Statistical models for short-term wind power ramp forecasting

La prediccion de energia eolica ha desempenado en la ultima decada un papel fundamental en el aprovechamiento de este recurso renovable, ya que permite reducir el impacto que tiene la naturaleza fluctuante del viento en la actividad de diversos agentes implicados en su integracion, tales como el operador del sistema o los agentes del mercado electrico. Los altos niveles de penetracion eolica alcanzados recientemente por algunos paises han puesto de manifiesto la necesidad de mejorar las predicciones durante eventos en los que se experimenta una variacion importante de la potencia generada por un parque o un conjunto de ellos en un tiempo relativamente corto (del orden de unas pocas horas). Estos eventos, conocidos como rampas, no tienen una unica causa, ya que pueden estar motivados por procesos meteorologicos que se dan en muy diferentes escalas espacio-temporales, desde el paso de grandes frentes en la macroescala a procesos convectivos locales como tormentas. Ademas, el propio proceso de conversion del viento en energia electrica juega un papel relevante en la ocurrencia de rampas debido, entre otros factores, a la relacion no lineal que impone la curva de potencia del aerogenerador, la desalineacion de la maquina con respecto al viento y la interaccion aerodinamica entre aerogeneradores. En este trabajo se aborda la aplicacion de modelos estadisticos a la prediccion de rampas a muy corto plazo. Ademas, se investiga la relacion de este tipo de eventos con procesos atmosfericos en la macroescala. Los modelos se emplean para generar predicciones de punto a partir del modelado estocastico de una serie temporal de potencia generada por un parque eolico. Los horizontes de prediccion considerados van de una a seis horas. Como primer paso, se ha elaborado una metodologia para caracterizar rampas en series temporales. La denominada funcion-rampa esta basada en la transformada wavelet y proporciona un indice en cada paso temporal. Este indice caracteriza la intensidad de rampa en base a los gradientes de potencia experimentados en un rango determinado de escalas temporales. Se han implementado tres tipos de modelos predictivos de cara a evaluar el papel que juega la complejidad de un modelo en su desempeno: modelos lineales autorregresivos (AR), modelos de coeficientes variables (VCMs) y modelos basado en redes neuronales (ANNs). Los modelos se han entrenado en base a la minimizacion del error cuadratico medio y la configuracion de cada uno de ellos se ha determinado mediante validacion cruzada. De cara a analizar la contribucion del estado macroescalar de la atmosfera en la prediccion de rampas, se ha propuesto una metodologia que permite extraer, a partir de las salidas de modelos meteorologicos, informacion relevante para explicar la ocurrencia de estos eventos. La metodologia se basa en el analisis de componentes principales (PCA) para la sintesis de la datos de la atmosfera y en el uso de la informacion mutua (MI) para estimar la dependencia no lineal entre dos senales. Esta metodologia se ha aplicado a datos de reanalisis generados con un modelo de circulacion general (GCM) de cara a generar variables exogenas que posteriormente se han introducido en los modelos predictivos. Los casos de estudio considerados corresponden a dos parques eolicos ubicados en Espana. Los resultados muestran que el modelado de la serie de potencias permitio una mejora notable con respecto al modelo predictivo de referencia (la persistencia) y que al anadir informacion de la macroescala se obtuvieron mejoras adicionales del mismo orden. Estas mejoras resultaron mayores para el caso de rampas de bajada. Los resultados tambien indican distintos grados de conexion entre la macroescala y la ocurrencia de rampas en los dos parques considerados. Abstract One of the main drawbacks of wind energy is that it exhibits intermittent generation greatly depending on environmental conditions. Wind power forecasting has proven to be an effective tool for facilitating wind power integration from both the technical and the economical perspective. Indeed, system operators and energy traders benefit from the use of forecasting techniques, because the reduction of the inherent uncertainty of wind power allows them the adoption of optimal decisions. Wind power integration imposes new challenges as higher wind penetration levels are attained. Wind power ramp forecasting is an example of such a recent topic of interest. The term ramp makes reference to a large and rapid variation (1-4 hours) observed in the wind power output of a wind farm or portfolio. Ramp events can be motivated by a broad number of meteorological processes that occur at different time/spatial scales, from the passage of large-scale frontal systems to local processes such as thunderstorms and thermally-driven flows. Ramp events may also be conditioned by features related to the wind-to-power conversion process, such as yaw misalignment, the wind turbine shut-down and the aerodynamic interaction between wind turbines of a wind farm (wake effect). This work is devoted to wind power ramp forecasting, with special focus on the connection between the global scale and ramp events observed at the wind farm level. The framework of this study is the point-forecasting approach. Time series based models were implemented for very short-term prediction, this being characterised by prediction horizons up to six hours ahead. As a first step, a methodology to characterise ramps within a wind power time series was proposed. The so-called ramp function is based on the wavelet transform and it provides a continuous index related to the ramp intensity at each time step. The underlying idea is that ramps are characterised by high power output gradients evaluated under different time scales. A number of state-of-the-art time series based models were considered, namely linear autoregressive (AR) models, varying-coefficient models (VCMs) and artificial neural networks (ANNs). This allowed us to gain insights into how the complexity of the model contributes to the accuracy of the wind power time series modelling. The models were trained in base of a mean squared error criterion and the final set-up of each model was determined through cross-validation techniques. In order to investigate the contribution of the global scale into wind power ramp forecasting, a methodological proposal to identify features in atmospheric raw data that are relevant for explaining wind power ramp events was presented. The proposed methodology is based on two techniques: principal component analysis (PCA) for atmospheric data compression and mutual information (MI) for assessing non-linear dependence between variables. The methodology was applied to reanalysis data generated with a general circulation model (GCM). This allowed for the elaboration of explanatory variables meaningful for ramp forecasting that were utilized as exogenous variables by the forecasting models. The study covered two wind farms located in Spain. All the models outperformed the reference model (the persistence) during both ramp and non-ramp situations. Adding atmospheric information had a noticeable impact on the forecasting performance, specially during ramp-down events. Results also suggested different levels of connection between the ramp occurrence at the wind farm level and the global scale.