D2.2 Advanced Forecasting Tools

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:This paper offers detailed methodologies for ultra-short-term PV and load forecasting using machine learning, useful for researchers in renewable energy integration and smart grid control.

🏢実務担当者:The forecasting tools described can inform the development of real-time energy management systems for distributed resources, but may require adaptation for specific operational contexts.

本成果物は、FlexBITプロジェクト内で開発された高度な予測ツールを提示し、太陽光発電（PV）および電力需要の超短期・短期予測に焦点を当てている。予測モジュールはFlexBITデジタルプラットフォームの主要構成要素であり、住宅、業務、産業のエネルギーシステム全体にわたるリアルタイム制御、最適化、および柔軟性管理を支援する予測能力を提供する。 本成果物の範囲は、プラットフォーム運用データ、IoTおよびSCADA/EMACS測定値、ならびに気象サービスや市場シグナルなどの外部データストリームを含む複数のソースからのデータを対象としている。本書は、プロジェクト内の異なるデモンストレーターに適用されるデータソース、特徴量エンジニアリング手法、予測方法論、モデル選択戦略、および検証手順について説明する。 予測ツールは、高い時間分解能、低レイテンシ、および変動性に対する堅牢性が不可欠であるFlexBITプラットフォームの特定の要件下で動作するように設計されている。特に、モデルは分単位の粒度でのローリング予測をサポートし、プラットフォームのリアルタイムアドバイザリおよび制御ループへの統合を可能にする。 本成果物は、成果物D2.1で定義されたシステムアーキテクチャおよび制御概念に基づいて構築され、最適化および意思決定モジュールに供給する予測レイヤーを提供する。これは、データ統合、柔軟性特定、および制御アルゴリズムの開発を含む、ワークパッケージ2内の他の活動と密接に関連している。 高度な機械学習技術とスケーラブルなデータ処理パイプラインを組み合わせることにより、予測モジュールはFlexBITの全体的な目標に貢献し、再生可能エネルギー源の利用改善、強化された

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

This deliverable presents the advanced forecasting tools developed within the FlexBIT project, focusing on ultra-short-term and short-term prediction of photovoltaic (PV) generation and electricity demand. The forecasting module constitutes a key component of the FlexBIT digital platform, providing predictive capabilities that support real-time control, optimization, and flexibility management across residential, tertiary, and industrial energy systems. The scope of this deliverable covers data originating from multiple sources, including platform operational data, IoT and SCADA/EMACS measurements, as well as external data streams such as weather services and market signals. The document describes the data sources, feature engineering techniques, forecasting methodologies, model selection strategies, and validation procedures applied across different demonstrators within the project. The forecasting tools are designed to operate under the specific requirements of the FlexBIT platform, where high temporal resolution, low latency, and robustness to variability are essential. In particular, the models support rolling predictions at minute-level granularity, enabling their integration into the real-time advisory and control loop of the platform. This deliverable builds upon the system architecture and control concepts defined in Deliverable D2.1, providing the predictive layer that feeds optimization and decision-making modules. It is closely linked with other activities within Work Package 2, including data integration, flexibility identification, and the development of control algorithms. By combining advanced machine learning techniques with scalable data processing pipelines, the forecasting module contributes to the overall objectives of FlexBIT, enabling improved utilization of renewable energy sources, enhanced

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