Effective Short-term Forecasting of Wind Farms Power

Forecasting a specific wind farm's (WF) generation capacity within a 24 hour perspective requires both a reliable forecast of wind, as well as supporting tools. This tool is a dedicated model of wind farm power. This model should include not only general rules of wind to mechanical energy conversion, but also the farm's specific features. There are many factors that influence a farm's generation capacity, and any forecast of it, even with an accurate weather forecast, carries error. This paper presents analytical, statistical, and neuron models of wind farm power. The study is based on data from a real wind farm. Most attention is paid to the neuron models, due to a neuron network's capability to restore farm-specific details. The research aims to answer the headline question: whether and to what extent a wind farm's power can be forecast short-term?

Prognozowanie mocy wytwórczej konkretnej farmy wiatrowej (FW) w horyzoncie 24-godzinnym wymaga zarówno wiarygodnej prognozy wietrzności, jak i narzędzi wspomagających. Narzędzie to jest dedykowanym modelem mocy farmy. Model powinien uwzględniać nie tylko ogólne zasady przetwarzania energii wiatru na energię mechaniczną, ale także cechy szczególne konkretnej farmy. Liczba czynników wpływających na moc farmy jest duża i dokładna prognoza mocy, nawet przy dokładnej prognozie pogody, jest obarczona błędem. W artykule pokazano modele mocy farmy wiatrowej: analityczny, statystyczny i neuronowy. Badania prowadzone są na danych z rzeczywistych farm wiatrowych. Najwięcej uwagi poświęcono modelom neuronowym, sugerując się zdolnością sieci neuronowej do odtworzenia cech osobniczych konkretnej farmy. Celem badań jest odpowiedź na zadane w tytule pytanie: czy i w jakim zakresie możliwa jest dokładna krótkoterminowa prognoza mocy farmy wiatrowej