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気象モデルによる日射予測その2：カルマンフィルターによる予測の高精度化

机译：气象模型的太阳辐射预测第2部分：卡尔曼滤波器预测高精度

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著者らは，一日二日先における高精度な太陽光発電の出力予測を実現するため，メソ気象モデルWRF (Weather Research and Forecasting)を用いた日射予測システムを現在開発している．本研究では，研究「その1」として，WRF による日射予測システムの概要を示すと共に，中部電力により実施されている61 地点における日射観測結果 (経済産業省補助事業) を用いてその計算精度を定量的に検証した．その結果，単一地点での予測については年平均で＋70 W/m~2 のバイアス，176 W/m~2 のRMS (Root-Mean-Square) 誤差を含むことが分かった．これらの誤差は前日の観測値を翌日にスライドする単純な持続モデルの予測精度と比較しても決して小さくは無いものの，空間平滑化効果を考慮した場合には，特にRMS 誤差について大幅に改善されることが示された．本稿では，WRF による日射予測システムの高精度化を図るため，誤差傾向の機械学習からWRF 計算値に含まれるバイアスの改善を試みる．この計算結果のポストプロセスにおいて精度を改善する手法は統計モデル又は工学モデルと呼ばれ，日射予測においてそれらを適用している国内での例としてはサポートベクターマシンによるフォンセカら (2011) の研究が最近では新しい．本研究では，数ある工学モデルの中でも計算アルゴリズムが比較的に明快で実装が容易な線形カルマンフィルターによる精度の改善効果について検討する．また，予測誤差の分布から設定できる計算精度の信頼区間に関しても併せて議論する．
机译：作者目前正在使用Mesolanomotor模型WRF（天气研究和预测）开发太阳辐射预测系统，实现每天两天高精度太阳能发电的输出预测。在本研究中，作为研究“第1部分”，显示了WRF的太阳辐射预测系统的轮廓，并且使用太阳辐射观察结果（经济部，贸易和行业援助业务部）量化了计算精度61点由中央功率。已验证的实施。其结果是，已经发现，对于预测在单个点处，包括平均70瓦特/ m 2的偏压，176瓦特/ M-2 RMS（根均方）错误。相比于简单的持久性模型前一天的次日滑动的预测精度这些错误是从不小，但如果空间平滑效果被认为是，特别的提高，尤其是对于RMS误差Rukoto已经示出。在本文中，为了通过WRF实现太阳辐射预测系统的高精度，它试图从机器学习的错误趋势中提高WRF计算值中的偏差。改善在该计算结果的后处理的精度的方法，被称为统计模型或工程模型，和Fone公司塞卡等人（2011）的通过支持向量机的研究最近，作为该应用它们在太阳能国内实例的实例辐射的预测。然后，它是新的。在这项研究中，我们将通过线性卡尔曼滤波器来检查精度的改进效果，相对清晰且易于在许多工程模型中安装计算算法。我们还将讨论可以从预测误差分布中设置的计算精度的置信区间。

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