論文の概要: A Concurrent CNN-RNN Approach for Multi-Step Wind Power Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00819v1
- Date: Mon, 2 Jan 2023 15:31:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-04 14:48:12.347849
- Title: A Concurrent CNN-RNN Approach for Multi-Step Wind Power Forecasting
- Title（参考訳）: マルチステップ風力予測のための同時CNN-RNN手法
- Authors: Syed Kazmi, Berk Gorgulu, Mucahit Cevik, Mustafa Gokce Baydogan
- Abstract要約: 風力予測は、意思決定において高い確実性を持つことによって、電力システムの計画を支援する。
この課題を解決するための1つのアプローチは、地理的グリッドを横断する複数の地点からの気象情報を利用して、風力発電所の以前の出力からの時間情報とともに、風のパターンの全体像を得ることである。
提案したCNN-RNNアーキテクチャは,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と繰り返しニューラルネットワーク(RNN)を組み合わせて,多次元入力データから空間的および時間的情報を抽出し,日々の予測を行う。
- 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: Wind power forecasting helps with the planning for the power systems by
contributing to having a higher level of certainty in decision-making. Due to
the randomness inherent to meteorological events (e.g., wind speeds), making
highly accurate long-term predictions for wind power can be extremely
difficult. One approach to remedy this challenge is to utilize weather
information from multiple points across a geographical grid to obtain a
holistic view of the wind patterns, along with temporal information from the
previous power outputs of the wind farms. Our proposed CNN-RNN architecture
combines convolutional neural networks (CNNs) and recurrent neural networks
(RNNs) to extract spatial and temporal information from multi-dimensional input
data to make day-ahead predictions. In this regard, our method incorporates an
ultra-wide learning view, combining data from multiple numerical weather
prediction models, wind farms, and geographical locations. Additionally, we
experiment with global forecasting approaches to understand the impact of
training the same model over the datasets obtained from multiple different wind
farms, and we employ a method where spatial information extracted from
convolutional layers is passed to a tree ensemble (e.g., Light Gradient
Boosting Machine (LGBM)) instead of fully connected layers. The results show
that our proposed CNN-RNN architecture outperforms other models such as LGBM,
Extra Tree regressor and linear regression when trained globally, but fails to
replicate such performance when trained individually on each farm. We also
observe that passing the spatial information from CNN to LGBM improves its
performance, providing further evidence of CNN's spatial feature extraction
capabilities.
- Abstract（参考訳）: 風力予測は、意思決定において高い確実性を持つことによって、電力システムの計画を支援する。
気象現象(例えば風速)に固有のランダム性のため、風力の長期予測を高精度に行うことは極めて困難である。
この課題を是正するための1つのアプローチは、地理的グリッドをまたいだ複数の地点からの気象情報を利用して風力パターンの全体像と、以前の風力発電所の電力出力からの時間的情報を得ることである。
提案したCNN-RNNアーキテクチャは,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と繰り返しニューラルネットワーク(RNN)を組み合わせて,多次元入力データから空間的および時間的情報を抽出し,日々の予測を行う。
そこで本研究では,複数の数値天気予報モデル,風力発電,地理的位置からのデータを組み合わせて,超ワイドな学習環境を構築する。
さらに,複数の風力発電所から得られたデータセットに対して,同じモデルをトレーニングすることの影響を理解するためのグローバル予測手法を実験し,畳み込み層から抽出した空間情報を,完全連結層ではなくツリーアンサンブル(光勾配昇降機(lgbm)など)に渡す手法を提案する。
その結果,提案するcnn-rnnアーキテクチャは,lgbm,extra tree regressor,線形回帰といった他のモデルに匹敵するが,各農場で個別に訓練された場合,その性能を再現できないことがわかった。
また,CNNからLGBMへ空間情報を渡すことで,その性能が向上し,CNNの空間的特徴抽出能力がさらに向上することを示す。
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