論文の概要: Performance Comparison of Different Machine Learning Algorithms on the Prediction of Wind Turbine Power Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.05197v1
• Date: Tue, 11 May 2021 17:02:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-12 16:31:27.184348
• Title: Performance Comparison of Different Machine Learning Algorithms on the Prediction of Wind Turbine Power Generation
• Title（参考訳）: 風力タービン発電予測における異なる機械学習アルゴリズムの性能比較
• Authors: Onder Eyecioglu, Batuhan Hangun, Korhan Kayisli, Mehmet Yesilbudak
• Abstract要約: 風力の浸透は電力システムの配給および計画の難しさそして複雑さを高めました。 電力のバランスをとるためには,高精度な風力予測を行う必要がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Over the past decade, wind energy has gained more attention in the world. However, owing to its indirectness and volatility properties, wind power penetration has increased the difficulty and complexity in dispatching and planning of electric power systems. Therefore, it is needed to make the high-precision wind power prediction in order to balance the electrical power. For this purpose, in this study, the prediction performance of linear regression, k-nearest neighbor regression and decision tree regression algorithms is compared in detail. k-nearest neighbor regression algorithm provides lower coefficient of determination values, while decision tree regression algorithm produces lower mean absolute error values. In addition, the meteorological parameters of wind speed, wind direction, barometric pressure and air temperature are evaluated in terms of their importance on the wind power parameter. The biggest importance factor is achieved by wind speed parameter. In consequence, many useful assessments are made for wind power predictions.
• Abstract（参考訳）: 過去10年間、風力エネルギーは世界中で注目を集めてきた。 しかし、その間接性とボラティリティ特性により、風力発電の浸透は電力系統の派遣と計画の難易度と複雑さを高めている。 そのため、電力のバランスをとるためには、高精度な風力予測を行う必要がある。 本研究では, 線形回帰, k-アレスト近傍回帰, 決定木回帰アルゴリズムの予測性能を詳細に比較する。 k-ネアレスト近傍回帰アルゴリズムは決定値の係数を低くし、決定木回帰アルゴリズムは平均絶対誤差値を低くする。 また,風速,風向,気圧,風温の気象パラメータを,風力パラメータの重要性の観点から評価した。 最も重要な要因は風速パラメータによって達成される。 その結果、風力予測に多くの有用な評価がなされた。

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