論文の概要: Knowledge distillation with error-correcting transfer learning for wind power prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.00649v1
• Date: Fri, 1 Apr 2022 18:31:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-05 16:26:11.333871
• Title: Knowledge distillation with error-correcting transfer learning for wind power prediction
• Title（参考訳）: 風力予測のための誤差補正転送学習による知識蒸留
• Authors: Hao Chen
• Abstract要約: 本稿では,タービンパワー予測のための数学的基盤を持つ新しい枠組みを提案する。 良質な知識蒸留と伝達学習パラメータチューニングに基づいて開発された。 提案手法は, 良好な知識蒸留と伝達学習パラメータチューニングに基づいて開発され, 競争相手の3.3%から23.9%に向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.385624548310884
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Wind power prediction, especially for turbines, is vital for the operation, controllability, and economy of electricity companies. Hybrid methodologies combining advanced data science with weather forecasting have been incrementally applied to the predictions. Nevertheless, individually modeling massive turbines from scratch and downscaling weather forecasts to turbine size are neither easy nor economical. Aiming at it, this paper proposes a novel framework with mathematical underpinnings for turbine power prediction. This framework is the first time to incorporate knowledge distillation into energy forecasting, enabling accurate and economical constructions of turbine models by learning knowledge from the well-established park model. Besides, park-scale weather forecasts non-explicitly are mapped to turbines by transfer learning of predicted power errors, achieving model correction for better performance. The proposed framework is deployed on five turbines featuring various terrains in an Arctic wind park, the results are evaluated against the competitors of ablation investigation. The major findings reveal that the proposed framework, developed on favorable knowledge distillation and transfer learning parameters tuning, yields performance boosts from 3.3 % to 23.9 % over its competitors. This advantage also exists in terms of wind energy physics and computing efficiency, which are verified by the prediction quality rate and calculation time.
• Abstract（参考訳）: 風力発電の予測は、特にタービンにとって、電力会社の運用、制御可能性、経済に不可欠である。 予報に先進データ科学と天気予報を組み合わせたハイブリッド手法を漸進的に応用した。 それでも個別に巨大なタービンをスクラッチからモデル化し、天気予報をタービンのサイズにダウンスケールすることは容易でも経済的でもない。 そこで本稿では,タービン動力予測のための数学的基礎を持つ新しい枠組みを提案する。 この枠組みは、知識蒸留をエネルギー予測に取り入れ、確立された公園モデルから知識を学習することでタービンモデルの正確かつ経済的構築を可能にした最初の例である。 さらに、予測電力誤差の伝達学習により、非明示的な公園規模の天気予報をタービンにマッピングし、モデル補正を行い、性能を向上する。 提案手法は,北極風公園の地形を特徴とする5つのタービンに配置し,アブレーション調査の競合相手に対して評価を行った。 提案したフレームワークは, 良好な知識蒸留と伝達学習パラメータチューニングに基づいて開発され, 競争相手の3.3%から23.9%に向上した。 この利点は風力エネルギー物理学や計算効率の観点からも存在し、予測品質率と計算時間によって検証される。

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