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J-GLOBAL ID：201802270008633466   整理番号：18A0148008

風力発電の予報に対する出力形質転換気候モデル:どの程度分解能で十分【Powered by NICT】

Transforming climate model output to forecasts of wind power production: how much resolution is enough?

著者 (6件)： MacLeod Dave (Atmospheric, Oceanic and Planetary Physics, Department of Physics, University of Oxford, UK) ,  Torralba Veronica (Barcelona Supercomputing Center (BSC), Spain) ,  Davis Melanie (Institut Catala de Ciecncies del Clima, Barcelona, Spain) ,  Doblas-Reyes Francisco (Barcelona Supercomputing Center (BSC), Spain) ,  Doblas-Reyes Francisco (Institut Catala de Ciecncies del Clima, Barcelona, Spain) ,  Doblas-Reyes Francisco (ICREA, Pg. Lluis Companys 23, Barcelona, Spain)
資料名： Meteorological Applications  (Meteorological Applications)
巻： 25  号： 1  ページ： 1-10  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2130A  ISSN： 1350-4827  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 風力発電予測は電力負荷バランス,エネルギー取引とウィンドファーム運用のための有用なツールである。長距離月~季節予報は,伝統的な天気予報時間スケールを超えた平均気象条件からの逸脱の予測を可能にする,か月であった。しかし,まだこれらの予測は,風力発電に変換最適できるか示されていない。季節予報の予測可能な一部である長い月平均,日平均ないが,月平均変動に関する情報を用いることである。検討するため,平均風力出力の平均気象条件に関するモデルを構築し,瞬間風速と電力生産の間の関係に基づいて,温度と風速変動による大気密度の変動と結合していた。英国観測所からの観測された月平均出力を用いてモデルを検証し,モデルを駆動するために使用されたデータのための最適時間分解能を調べることであった。風力発電の複数のシミュレーションは,再解析データに基づいて,月,日および時間平均に基づく分離シミュレーションを,変動に関する情報を組み込むための期間にわたる平均により定義された分布をした。月平均のみにシミュレーションの基礎である準最適:日平均風を用いた観測値に対して最も高い相関を示した。これ以上の改善は,一日以下の平均を用いて得られたまたは温度変動を含めていない。これは季節予報を風力発電に妥協が議論スキルとより予測可能な月平均値と日平均を用いた間,日間変動に関する情報を失うなければならないことを示した。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *気候モデル ,  気象条件 ,  *風力 ,  ウインドファーム ,  温度変動 ,  天気予報 ,  シミュレーション ,  *風 ,  時間分解能 ,  英国 ,  予測 ,  *風力発電 ,  風力エネルギー
準シソーラス用語： 風速変動 ,  季節予報 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 風力エネルギー ,  季節予報 ,  風力発電 ,  荷重係数 ,  英国 ,  reanalysis ,  ダウンスケーリング

分類 (1件)： 風力発電  (NB03120Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： 風力発電 ,  予報 ,  形質転換 ,  気候モデル ,  程度 ,  分解能