論文の概要: Short-Term Power Prediction for Renewable Energy Using Hybrid Graph Convolutional Network and Long Short-Term Memory Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.07958v1
• Date: Mon, 15 Nov 2021 18:15:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-16 17:27:57.860514
• Title: Short-Term Power Prediction for Renewable Energy Using Hybrid Graph Convolutional Network and Long Short-Term Memory Approach
• Title（参考訳）: ハイブリッドグラフ畳み込みネットワークと長期記憶を用いた再生可能エネルギーの短期電力予測
• Authors: Wenlong Liao, Birgitte Bak-Jensen, Jayakrishnan Radhakrishna Pillai, Zhe Yang, and Kuangpu Liu
• Abstract要約: 再生可能エネルギーの短期的なパワーは常に複雑な回帰問題とみなされてきた。 本稿では,新しいグラフニューラルネットワークを用いた短期電力予測手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.218886082289257
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Accurate short-term solar and wind power predictions play an important role in the planning and operation of power systems. However, the short-term power prediction of renewable energy has always been considered a complex regression problem, owing to the fluctuation and intermittence of output powers and the law of dynamic change with time due to local weather conditions, i.e. spatio-temporal correlation. To capture the spatio-temporal features simultaneously, this paper proposes a new graph neural network-based short-term power forecasting approach, which combines the graph convolutional network (GCN) and long short-term memory (LSTM). Specifically, the GCN is employed to learn complex spatial correlations between adjacent renewable energies, and the LSTM is used to learn dynamic changes of power curves. The simulation results show that the proposed hybrid approach can model the spatio-temporal correlation of renewable energies, and its performance outperforms popular baselines on real-world datasets.
• Abstract（参考訳）: 電力システムの計画と運用において、太陽と風力の正確な短期予測は重要な役割を担っている。 しかしながら、再生可能エネルギーの短期的な電力予測は、出力パワーの変動と断続性、局所的な気象条件、すなわち時空間相関による時間変化の法則により、常に複雑な回帰問題とみなされてきた。 本稿では,グラフ畳み込みネットワーク(GCN)と長短短期メモリ(LSTM)を組み合わせたグラフニューラルネットワークを用いた短期電力予測手法を提案する。 特に、GCNは隣接する再生エネルギー間の複雑な空間相関を学習するために使用され、LSTMはパワーカーブの動的変化を学習するために使用される。 シミュレーションの結果,提案手法は再生可能エネルギーの時空間相関をモデル化し,その性能は実世界のデータセットのベースラインよりも優れていた。

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