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Data Science for Next Generation Renewable Energy Forecasting - Highlight Results from the Smart4RES Project

Kariniotakis, George und Camal, Simon und Sossan, Fabrizio und Nouri, Bijan und Lezaca Galeano, Jorge Enrique und Lange, Matthias und Alonso, Bastien und Libois, Quentin und Pinson, Pierre und Bessa, Ricardo und Goncalves, Carla (2022) Data Science for Next Generation Renewable Energy Forecasting - Highlight Results from the Smart4RES Project. In: 11th Solar & Storage Power System Integration Workshop (SIW 2021), 2021, Seiten 181-184. IEEE Institution of Engineering and Technology. 11th Solar & Storage Power System Integration Workshop (SIW 2021), 2021-09-28, Berlin, Germany. doi: 10.1049/icp.2021.2499.

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Kurzfassung

Smart4RES is a European Horizon2020 project developing next generation solutions for renewable energy forecasting. This paper presents highlight results obtained during the first year of the project. Data science is used throughout the proposed solutions in order to process the large amount of heterogeneous data available to forecasters, and derive model-free approaches of forecasting and decision-aid tasks. This paper presents a series of solutions addressing relevant for Photovoltaics (PV) and storage applications. High-resolution Numerical Weather Predictions and regional solar irradiance forecasting provide detailed information on local weather conditions and their variability. PV power forecasting benefits from such new data sources, but also the proposed collaborative data exchange. Finally, data-driven methods simplify decision-making for trading in short-term markets and for grid management.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/190482/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Data Science for Next Generation Renewable Energy Forecasting - Highlight Results from the Smart4RES Project
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Kariniotakis, GeorgeARMINESNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Camal, SimonARMINESNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Sossan, FabrizioARMINESNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Nouri, BijanBijan.Nouri (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-9891-1974NICHT SPEZIFIZIERT
Lezaca Galeano, Jorge EnriqueJorge.Lezaca (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-5513-7467NICHT SPEZIFIZIERT
Lange, MatthiasEMSYSNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Alonso, BastienMétéo-FranceNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Libois, QuentinMétéo-FranceNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Pinson, PierreTechnical University of DenmarkNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Bessa, RicardoINESCTECNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Goncalves, CarlaINESCTECNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:9 Mai 2022
Erschienen in:11th Solar & Storage Power System Integration Workshop (SIW 2021)
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Band:2021
DOI:10.1049/icp.2021.2499
Seitenbereich:Seiten 181-184
Verlag:IEEE Institution of Engineering and Technology
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Renewable energy sources, Forecasting, Data science
Veranstaltungstitel:11th Solar & Storage Power System Integration Workshop (SIW 2021)
Veranstaltungsort:Berlin, Germany
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsdatum:28 September 2021
HGF - Forschungsbereich:keine Zuordnung
HGF - Programm:keine Zuordnung
HGF - Programmthema:keine Zuordnung
DLR - Schwerpunkt:Digitalisierung
DLR - Forschungsgebiet:D - keine Zuordnung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):D - keine Zuordnung, E - Condition Monitoring
Standort: Oldenburg
Institute & Einrichtungen:Institut für Vernetzte Energiesysteme
Institut für Solarforschung > Qualifizierung
Hinterlegt von: Lezaca Galeano, Dr. Jorge Enrique
Hinterlegt am:23 Dez 2022 09:50
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:51

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