論文の概要: Temporal fusion transformer using variational mode decomposition for
wind power forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.01222v2
- Date: Sun, 5 Feb 2023 14:08:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-07 12:47:50.682827
- Title: Temporal fusion transformer using variational mode decomposition for
wind power forecasting
- Title(参考訳): 風力予測のための変動モード分解を用いた時間融合変圧器
- Authors: Meiyu Jiang, Xuetao Jiang, and Qingguo Zhou
- Abstract要約: 風力タービンの出力は、異なる高さでの風速、風向き、温度、タービン特性など、様々な要因に依存する。
本研究では,次回の1h,3h,6hの風力予測に,変分モード分解(VMD)を用いて風力系列と時間融合変圧器(TFT)を分解する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.4014524824655106
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The power output of a wind turbine depends on a variety of factors, including
wind speed at different heights, wind direction, temperature and turbine
properties. Wind speed and direction, in particular, have complex cycles and
fluctuate dramatically, leading to large uncertainties in wind power output.
This study uses variational mode decomposition (VMD) to decompose the wind
power series and Temporal fusion transformer (TFT) to forecast wind power for
the next 1h, 3h and 6h. The experimental results show that VMD outperforms
other decomposition algorithms and the TFT model outperforms other
decomposition models.
- Abstract(参考訳): 風力タービンの出力は、異なる高さでの風速、風向き、温度、タービン特性など、様々な要因に依存する。
特に風速と方向は複雑なサイクルを持ち、劇的に変動し、風力発電量に大きな不確実性をもたらす。
本研究では,次回の1h,3h,6hの風力予測に,変分モード分解(VMD)を用いて風力系列と時間融合変圧器(TFT)を分解する。
実験の結果、VMDは他の分解アルゴリズムより優れ、TFTモデルは他の分解モデルより優れていた。
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