检索结果-南通市图书馆

Energy and AI 2023年第3期13卷 197-206页

作者： Mattia Cavaiola Peter Enos Tuju Francesco Ferrari Gabriele Casciaro Andrea Mazzino DICCA Department of CivilChemical and Environmental Engineering.University of GenoaVia Montallegro 1Genoa16145GenoaItaly INFN National Institute of Nuclear PhysicsGenoa sectionVia Dodecaneso 33Genoa16146GenoaItaly EGO Data S.r.l. Via Felice Romani 9/5Genoa16122GenoaItaly

The skill of ERA5 has been assessed in relation to the prediction of the wind energy associated with 28 SYNOP stations located in Italy for a time span of 20 years(2001–2020).For comparison,a WRF-based high-resolution downscaling(3 km horizontally)was also produced for the same period.We found that simple predictions based on materialized past wind measures outperform the wind energy predictions from ERA5.This result can be ascribed to the particularly complex characteristics of the Italian territory.Motivated by this expected behavior,we have implemented a Quantile Random Forest(QRF)calibration which greatly alleviates the problems encountered in the ERA5 reanalysis dataset.This technique provides a calibrated ensemble prediction system for the wind speed at the station.Surprisingly,the calibrated ERA5 outperforms wind energy estimations from the high-resolution 3-km downscaling.Once properly calibrated,the high-resolution downscaling provides predictions very similar to the calibrated ERA5.Limiting our conclusions to the estimation of wind energy over a long time span(here 20 years),having at disposal a high-resolution wind-field dataset does not necessarily mean greater accuracy.A careful calibration of the original coarser wind-field dataset produces better results than the raw high-resolution dataset.

关键词： Wind energy ERA5 reanalysis Quantile random forest machine learning calibration

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