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Keywords:

  • Evaluation;
  • forecasting;
  • loss function;
  • ramp event;
  • space–time model;
  • statistical model;
  • time series model;
  • wind speed;
  • wind power

Résumé 

L'accent mis sur les énergies renouvelables et les inquiétudes environnementales ont conduit, dans le monde entier, à un développement considérable des techniques éoliennes. Ces énergies, toutefois, ne sont pas sans poser des défis importants, liés au caractère intermittent et instable du vent. Les prévisions à court terme dans ce domaine sont d'une importance cruciale pour une mise en oeuvre fiable des systèmes d'exploitation. Cet article commence par une vue d'ensemble de l'état actuel des connaissances en matière de ressources d'énergie éolienne. Il passe ensuite en revue plusieurs modèles de prédiction à court terme des vitesses des vents comprenant, en particulier, les approches chronologiques traditionnelles, ainsi que certains modèles plus raffinés fondés sur les modèles du type spatio-temporel. Nous poursuivons avec une discussion de la précision des prévisions, en mettant l'accent sur le choix de fonctions de perte appropriées. Quelques défis nouveaux liés aux changements soudains des vents et aux énergies éoliennes offshores sont aussi présentés.

Summary

The emphasis on renewable energy and concerns about the environment have led to large-scale wind energy penetration worldwide. However, there are also significant challenges associated with the use of wind energy due to the intermittent and unstable nature of wind. High-quality short-term wind speed forecasting is critical to reliable and secure power system operations. This article begins with an overview of the current status of worldwide wind power developments and future trends. It then reviews some statistical short-term wind speed forecasting models, including traditional time series approaches and more advanced space–time statistical models. It also discusses the evaluation of forecast accuracy, in particular, the need for realistic loss functions. New challenges in wind speed forecasting regarding ramp events and offshore wind farms are also presented.