論文の概要: Ultra-short-term multi-step wind speed prediction for wind farms based
on adaptive noise reduction technology and temporal convolutional network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16198v1
- Date: Mon, 27 Nov 2023 03:53:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-29 21:27:39.154072
- Title: Ultra-short-term multi-step wind speed prediction for wind farms based
on adaptive noise reduction technology and temporal convolutional network
- Title（参考訳）: 適応雑音低減技術と時間畳み込みネットワークに基づく風力発電所の超短時間多段階風速予測
- Authors: Haojian Huang
- Abstract要約: 本研究では、データノイズ低減技術、時間畳み込みネットワーク(TCN)、ゲートリカレントユニット(GRU)に基づく新しい風速予測モデルを提案する。
提案モデルは山東省の3つの風力発電所で検証された。
- 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: As an important clean and renewable kind of energy, wind power plays an
important role in coping with energy crisis and environmental pollution.
However, the volatility and intermittency of wind speed restrict the
development of wind power. To improve the utilization of wind power, this study
proposes a new wind speed prediction model based on data noise reduction
technology, temporal convolutional network (TCN), and gated recurrent unit
(GRU). Firstly, an adaptive data noise reduction algorithm P-SSA is proposed
based on singular spectrum analysis (SSA) and Pearson correlation coefficient.
The original wind speed is decomposed into multiple subsequences by SSA and
then reconstructed. When the Pearson correlation coefficient between the
reconstructed sequence and the original sequence is greater than 0.99, other
noise subsequences are deleted to complete the data denoising. Then, the
receptive field of the samples is expanded through the causal convolution and
dilated convolution of TCN, and the characteristics of wind speed change are
extracted. Then, the time feature information of the sequence is extracted by
GRU, and then the wind speed is predicted to form the wind speed sequence
prediction model of P-SSA-TCN-GRU. The proposed model was validated on three
wind farms in Shandong Province. The experimental results show that the
prediction performance of the proposed model is better than that of the
traditional model and other models based on TCN, and the wind speed prediction
of wind farms with high precision and strong stability is realized. The wind
speed predictions of this model have the potential to become the data that
support the operation and management of wind farms. The code is available at
link.
- Abstract（参考訳）: クリーンで再生可能なエネルギーとして、風力発電はエネルギー危機や環境汚染に対処する上で重要な役割を担っている。
しかし、風速の変動性と間欠性は風力の発達を制限している。
そこで本研究では,データノイズ低減技術,時間畳み込みネットワーク(TCN),ゲートリカレントユニット(GRU)に基づく風速予測モデルを提案する。
まず、特異スペクトル分析(SSA)とピアソン相関係数に基づいて、適応データノイズ低減アルゴリズムP-SSAを提案する。
元の風速はSSAによって複数のサブシーケンスに分解され、その後再構築される。
再構成されたシーケンスと元のシーケンスとの間のピアソン相関係数が0.99以上の場合、他のノイズサブシーケンスを消去してデータをデノージングする。
そして、tcnの因果畳み込み及び拡張畳み込みを通じて試料の受容場を拡大し、風速変化の特性を抽出する。
そして、シーケンスの時間特徴情報をGRUにより抽出し、風速を予測し、P-SSA-TCN-GRUの風速シーケンス予測モデルを形成する。
提案モデルは山東省の3つの風力発電所で検証された。
実験の結果,提案モデルの予測性能はtcnに基づく従来のモデルや他のモデルよりも優れており,高精度で安定性の高い風力発電機の風速予測が可能となった。
このモデルの風速予測は、風力発電所の運営と管理を支援するデータとなる可能性を秘めている。
コードはリンクで利用可能です。
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