論文の概要: Short-term Renewable Energy Forecasting in Greece using Prophet Decomposition and Tree-based Ensembles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.03825v1
• Date: Thu, 8 Jul 2021 13:12:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-09 16:34:41.841704
• Title: Short-term Renewable Energy Forecasting in Greece using Prophet Decomposition and Tree-based Ensembles
• Title（参考訳）: 預言分解と木系アンサンブルを用いたギリシャの短期再生可能エネルギー予測
• Authors: Argyrios Vartholomaios, Stamatis Karlos, Eleftherios Kouloumpris, Grigorios Tsoumakas
• Abstract要約: 本稿では,ギリシャにおける太陽・風力発電予測のための新しいデータセットを提案する。 データセットの次元空間を豊かにする機能エンジニアリングパイプラインが導入されている。 本稿では,エンドツーエンドの予測ツールであるProphetモデルを用いた新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6342929563689217
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Energy production using renewable sources exhibits inherent uncertainties due to their intermittent nature. Nevertheless, the unified European energy market promotes the increasing penetration of renewable energy sources (RES) by the regional energy system operators. Consequently, RES forecasting can assist in the integration of these volatile energy sources, since it leads to higher reliability and reduced ancillary operational costs for power systems. This paper presents a new dataset for solar and wind energy generation forecast in Greece and introduces a feature engineering pipeline that enriches the dimensional space of the dataset. In addition, we propose a novel method that utilizes the innovative Prophet model, an end-to-end forecasting tool that considers several kinds of nonlinear trends in decomposing the energy time series before a tree-based ensemble provides short-term predictions. The performance of the system is measured through representative evaluation metrics, and by estimating the model's generalization under an industryprovided scheme of absolute error thresholds. The proposed hybrid model competes with baseline persistence models, tree-based regression ensembles, and the Prophet model, managing to outperform them, presenting both lower error rates and more favorable error distribution.
• Abstract（参考訳）: 再生可能エネルギーを用いたエネルギー生産は、断続的な性質から固有の不確実性を示す。 それにもかかわらず、欧州統一エネルギー市場は地域エネルギーシステム事業者による再生可能エネルギー源(res)の普及を促進する。 したがって、res予測は、高い信頼性と電力系統の補助運用コストの削減につながるため、これらの揮発性エネルギー源の統合を支援することができる。 本稿では,ギリシャにおける太陽・風力発電予測のための新しいデータセットと,データセットの次元空間を豊かにする機能工学パイプラインを提案する。 また,木ベースのアンサンブルが短期予測を行う前に,エネルギー時系列の分解における様々な非線形傾向を考慮したエンドツーエンド予測ツールである,革新的予言モデルを用いた新しい手法を提案する。 システムの性能は、代表評価指標を用いて測定され、絶対誤差閾値の産業的なスキームの下でモデルの一般化を推定する。 提案したハイブリッドモデルは,ベースラインの永続化モデル,木に基づく回帰アンサンブル,およびProphetモデルと競合する。

関連論文リスト

• TRIZ Method for Urban Building Energy Optimization: GWO-SARIMA-LSTM Forecasting model [0.34028430825850625]
  本研究では, TRIZのイノベーション理論をGWO, SARIMA, LSTMと組み合わせたハイブリッドディープラーニングモデルを提案する。 本実験は,既存モデルと比較して予測誤差が15%減少することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-20T04:46:42Z)
• Weather-Informed Probabilistic Forecasting and Scenario Generation in Power Systems [15.393565192962482]
  再生可能エネルギー源の電力グリッドへの統合は、その本質性と不確実性のために大きな課題を呈している。 本稿では,高次元環境下での日頭予測と風のシナリオ生成のための確率予測とガウスコプラを組み合わせる手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-11T21:44:59Z)
• Weather Prediction with Diffusion Guided by Realistic Forecast Processes [49.07556359513563]
  気象予報に拡散モデル(DM)を適用した新しい手法を提案する。 提案手法は,同一のモデリングフレームワークを用いて,直接予測と反復予測の両方を実現できる。 我々のモデルの柔軟性と制御性は、一般の気象コミュニティにとってより信頼性の高いDLシステムに力を与えます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-06T21:28:42Z)
• FengWu-GHR: Learning the Kilometer-scale Medium-range Global Weather Forecasting [56.73502043159699]
  この研究は、データ駆動型世界天気予報モデルであるFengWu-GHRを、0.09$circ$水平解像度で実行した。 低解像度モデルから事前知識を継承することにより、MLベースの高解像度予測を操作するための扉を開く新しいアプローチを導入する。 2022年の天気予報は、FengWu-GHRがIFS-HRESよりも優れていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-28T13:23:25Z)
• Benchmarks and Custom Package for Energy Forecasting [55.460452605056894]
  エネルギー予測は、電力グリッドディスパッチのようなその後のタスクのコストを最小化することを目的としている。 本稿では,大規模負荷データセットを収集し,再生可能エネルギーデータセットを新たにリリースした。 評価指標の異なるレベルにおいて,21種類の予測手法を用いた広範囲な実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-14T06:50:02Z)
• Long-term Wind Power Forecasting with Hierarchical Spatial-Temporal Transformer [112.12271800369741]
  風力発電は、再生可能、汚染のないその他の利点により、世界中の注目を集めている。 正確な風力発電予測(WPF)は、電力系統の運用における電力変動を効果的に低減することができる。 既存の手法は主に短期的な予測のために設計されており、効果的な時空間的特徴増強が欠如している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-30T04:03:15Z)
• A novel automatic wind power prediction framework based on multi-time scale and temporal attention mechanisms [6.120692237856329]
  風力発電は、ボラティリティ、断続性、ランダム性によって特徴づけられる。 従来の風力発電予測システムは、主に超短期または短期的な予測に焦点を当てている。 マルチタイムスケールで風力を予測できる自動フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-02T17:03:08Z)
• An Energy-Based Prior for Generative Saliency [62.79775297611203]
  本稿では,情報的エネルギーベースモデルを事前分布として採用する,新たな生成正当性予測フレームワークを提案する。 生成サリエンシモデルを用いて,画像から画素単位の不確実性マップを得ることができ,サリエンシ予測におけるモデル信頼度を示す。 実験結果から, エネルギーベース先行モデルを用いた生成塩分率モデルでは, 精度の高い塩分率予測だけでなく, 人間の知覚と整合した信頼性の高い不確実性マップを実現できることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-19T10:51:00Z)
• Probabilistic forecasts of wind power generation in regions with complex topography using deep learning methods: An Arctic case [3.3788638227700734]
  本研究は,ディープラーニングを用いた確率的予測に関する概念とアプローチを提示する。 深層学習モデルを用いて、ノルウェー北部の風力発電所から日頭発電の確率予測を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-10T15:52:11Z)
• Deep generative modeling for probabilistic forecasting in power systems [34.70329820717658]
  本研究では,近年のディープラーニング技術である正規化フローを用いて,正確な確率予測を行う。 我々の方法論は他の最先端のディープラーニング生成モデルと競合していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-17T10:41:57Z)
• Physics-Informed Gaussian Process Regression for Probabilistic States Estimation and Forecasting in Power Grids [67.72249211312723]
  電力グリッドの効率的な運転にはリアルタイム状態推定と予測が不可欠である。 PhI-GPRは3世代電力系統の位相角,角速度,風力の予測と推定に使用される。 提案手法は観測された状態と観測されていない状態の両方を正確に予測し,推定することができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-09T14:18:31Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。