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Operational solar forecasting for the real-time market

机译：实时市场的运营太阳能预测

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Despite the significant progress made in solar forecasting over the last decade, most of the proposed models cannot be readily used by independent system operators (ISOs). This article proposes an operational solar forecasting algorithm that is closely aligned with the real-time market (RTM) forecasting requirements of the California ISO (CAISO). The algorithm first uses the North American Mesoscale (NAM) forecast system to generate hourly forecasts for a 5-h period that are issued 12 h before the actual operating hour, satisfying the lead-time requirement. Subsequently, the world's fastest similarity search algorithm is adopted to downscale the hourly forecasts generated by NAM to a 15-min resolution, satisfying the forecast-resolution requirement. The 5-h-ahead forecasts are repeated every hour, following the actual rolling update rate of CAISO. Both deterministic and probabilistic forecasts generated using the proposed algorithm are empirically evaluated over a period of 2 years at 7 locations in 5 climate zones. (C) 2019 International Institute of Forecasters. Published by Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：尽管在过去十年中太阳能预测取得了显着进展，但大多数提议的模型仍无法由独立系统运营商（ISO）轻松使用。本文提出了一种可操作的太阳能预报算法，该算法与加利福尼亚ISO（CAISO）的实时市场（RTM）预报要求紧密一致。该算法首先使用北美中尺度（NAM）预测系统生成5小时内的每小时预测，该时间在实际运行时间之前12小时发布，以满足提前期要求。随后，采用世界上最快的相似度搜索算法将NAM生成的每小时预报缩减为15分钟的分辨率，从而满足了预报分辨率的要求。按照CAISO的实际滚动更新率，每小时会提前5小时预报。使用提出的算法生成的确定性和概率性预测均在5年气候区的7个位置进行了为期2年的经验评估。 （C）2019国际预报员学会。由Elsevier B.V.发布。保留所有权利。

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