Fugu-MT 論文翻訳(概要): Integrating wind variability to modelling wind-ramp events using a non-binary ramp function and deep learning models

論文の概要: Integrating wind variability to modelling wind-ramp events using a non-binary ramp function and deep learning models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.17017v1
Date: Wed, 31 Aug 2022 10:40:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-28 08:59:45.805743
Title: Integrating wind variability to modelling wind-ramp events using a non-binary ramp function and deep learning models
Title（参考訳）: 非バイナリランプ関数とディープラーニングモデルを用いた風速イベントモデリングへの風速変動性の統合
Authors: Russell Sharp, Hisham Ihshaish, J. Ignacio Deza
Abstract要約: 本稿では,現在の予測手法の限界について議論し,風洞イベントの分類と予測を強化する機械学習手法について検討する。さらに,風力のモデル化に高分解能風速を取り入れた風向予測手法の設計について概説する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The forecasting of large ramps in wind power output known as ramp events is crucial for the incorporation of large volumes of wind energy into national electricity grids. Large variations in wind power supply must be compensated by ancillary energy sources which can include the use of fossil fuels. Improved prediction of wind power will help to reduce dependency on supplemental energy sources along with their associated costs and emissions. In this paper, we discuss limitations of current predictive practices and explore the use of Machine Learning methods to enhance wind ramp event classification and prediction. We additionally outline a design for a novel approach to wind ramp prediction, in which high-resolution wind fields are incorporated to the modelling of wind power.
Abstract（参考訳）: ランプイベントとして知られる風力発電における大きなランプの予測は、国家電力網への大量の風力エネルギーの導入に不可欠である。風力供給の大きなバリエーションは化石燃料の使用を含むアシラリーエネルギー源によって補償されなければならない。風力発電の予測の改善は、それに伴うコストと排出とともに、補助エネルギー源への依存を減らすのに役立つ。本稿では,現在の予測手法の限界について論じ,風向イベントの分類と予測を強化する機械学習手法について検討する。さらに,高分解能風場を風力モデリングに取り入れた新しい風向予測手法の設計について概説する。

関連論文リスト

Efficient Localized Adaptation of Neural Weather Forecasting: A Case Study in the MENA Region [62.09891513612252]
地域レベルのダウンストリームタスクに特化して、リミテッド・エリア・モデリングに焦点を合わせ、モデルをトレーニングします。我々は,気象予報が水資源の管理,農業,極度の気象事象の影響軽減に重要であるという,気象学的課題からMENA地域を考察する。本研究では,パラメータ効率のよい微調整手法,特にローランド適応(LoRA)とその変種を統合することの有効性を検証することを目的とした。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-11T19:31:56Z)
Global Transformer Architecture for Indoor Room Temperature Forecasting [49.32130498861987]
本研究は,多室ビルにおける室内温度予測のためのグローバルトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。エネルギー消費を最適化し、HVACシステムに関連する温室効果ガス排出を削減することを目的としている。本研究は,マルチルームビルにおける室内温度予測にトランスフォーマーアーキテクチャを適用した最初の事例である。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-31T14:09:32Z)
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)
Knowledge distillation with error-correcting transfer learning for wind power prediction [6.385624548310884]
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。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-01T18:31:47Z)
Measuring Wind Turbine Health Using Drifting Concepts [55.87342698167776]
風力タービンの健全性解析のための2つの新しい手法を提案する。第1の方法は、比較的高低電力生産の減少または増加を評価することを目的とする。第2の方法は抽出された概念の全体的ドリフトを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-09T14:04:55Z)
Uncertainty Set Prediction of Aggregated Wind Power Generation based on Bayesian LSTM and Spatio-Temporal Analysis [42.68418705495523]
本稿では,地理的に分散した風力発電所の集合的発生の不確かさの予測に焦点をあてる。近傍の風力発電場における部分的な観測から動的特徴を学習するための時空間モデルを提案する。中国北西部の6つの風力発電所の実際のデータに基づく数値実験の結果,集合風力発電の不確実性セットは1つの風力発電所のそれよりも揮発性が少ないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-07T11:57:16Z)
Deep Spatio-Temporal Wind Power Forecasting [4.219722822139438]
エンコーダ・デコーダ構造に基づく深層学習手法を開発した。本モデルでは,風力タービンが発生した風力を,他のタービンと比較して空間的位置と過去の風速データを用いて予測する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-29T16:26:10Z)
Wind Power Projection using Weather Forecasts by Novel Deep Neural Networks [0.0]
最適化された機械学習アルゴリズムを用いることで、観測結果に隠れたパターンを見つけ、意味のあるデータを得ることができる。電力曲線を用いた風力予測におけるパラメトリックモデルと非パラメトリックモデルの利用について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-22T17:46:36Z)
Spatio-temporal estimation of wind speed and wind power using machine learning: predictions, uncertainty and technical potential [0.0]
ここで提示される風力推定は、風力発電量の増加を伴うエネルギーシステムの設計を支援するためのプランナーにとって重要な入力である。この手法は、スイスのハブ高さ100メートルのタービンに対して250ドル(約2,400円)のグリッド上の時間風力ポテンシャルの研究に応用される。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-29T09:52:36Z)
Machine Intelligent Techniques for Ramp Event Prediction in Offshore and Onshore Wind Farms [0.0]
オフショアおよびオフショア風力発電所の風力資源評価は、ランプイベントの性質を正確に予測し分析するのに役立つ。短時間の大規模なランプイベントは、電力網に接続された風力発電所に損傷を与える可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-28T21:21:42Z)

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。