論文の概要: Bayesian neural networks for the probabilistic forecasting of wind
direction and speed using ocean data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.08953v1
- Date: Tue, 14 Jun 2022 15:57:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-26 23:31:42.853565
- Title: Bayesian neural networks for the probabilistic forecasting of wind
direction and speed using ocean data
- Title（参考訳）: 海洋データを用いた風向と速度の確率的予測のためのベイズニューラルネットワーク
- Authors: Mariana C A Clare and Matthew D Piggott
- Abstract要約: 風速と方向の予測にはベイズニューラルネットワーク(BNN)を用いる。
我々のデータセットでは、北海のFINO1研究プラットフォームで記録された観測を用いています。
我々は,我々のネットワークによる風速と方向予測の精度と不確実性は,近隣のAlpha Ventus風力発電所の建設の影響を受けないことを結論した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Neural networks are increasingly being used in a variety of settings to
predict wind direction and speed, two of the most important factors for
estimating the potential power output of a wind farm. However, these
predictions are arguably of limited value because classical neural networks
lack the ability to express uncertainty. Here we instead consider the use of
Bayesian Neural Networks (BNNs), for which the weights, biases and outputs are
distributions rather than deterministic point values. This allows for the
evaluation of both epistemic and aleatoric uncertainty and leads to
well-calibrated uncertainty predictions of both wind speed and power. Here we
consider the application of BNNs to the problem of offshore wind resource
prediction for renewable energy applications. For our dataset, we use
observations recorded at the FINO1 research platform in the North Sea and our
predictors are ocean data such as water temperature and current direction.
The probabilistic forecast predicted by the BNN adds considerable value to
the results and, in particular, informs the user of the network's ability to
make predictions of out-of-sample datapoints. We use this property of BNNs to
conclude that the accuracy and uncertainty of the wind speed and direction
predictions made by our network are unaffected by the construction of the
nearby Alpha Ventus wind farm. Hence, at this site, networks trained on
pre-farm ocean data can be used to accurately predict wind field information
from ocean data after the wind farm has been constructed.
- Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークは、風力発電の潜在的な出力を推定する上で最も重要な2つの要因である、風向と速度を予測するために、さまざまな設定でますます使われている。
しかしながら、これらの予測は、古典的なニューラルネットワークには不確実性を表現する能力がないため、おそらく限定的な価値である。
ここでは、重み、バイアス、出力が決定論的点値ではなく分布であるベイズニューラルネットワーク(BNN)の利用を検討する。
これにより、認識論的不確かさとアレエータ的不確実性の両方の評価が可能となり、風速と電力の両方の正確な不確実性予測に繋がる。
本稿では, 再生可能エネルギー分野における風力資源予測問題へのBNNの適用について考察する。
データセットには,北海のfino1研究プラットフォームで記録された観測データを使用し,予測者は水温や現在の方向などの海洋データである。
BNNが予測した確率予測は結果にかなりの価値を与え、特に、サンプル外データポイントの予測を行うネットワークの能力についてユーザに通知する。
我々はBNNのこの特性を用いて、我々のネットワークによる風速と方向予測の精度と不確実性は、近隣のAlpha Ventus風力発電所の建設の影響を受けていないと結論づける。
したがって、この地点では、プレファーム海洋データに基づいて訓練されたネットワークを用いて、風力発電所の建設後の海洋データから風場情報を正確に予測することができる。
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