論文の概要: Bias correction of wind power forecasts with SCADA data and continuous learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13916v1
• Date: Wed, 21 Feb 2024 16:31:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-22 14:27:58.959548
• Title: Bias correction of wind power forecasts with SCADA data and continuous learning
• Title（参考訳）: SCADAデータと連続学習による風力予測のバイアス補正
• Authors: Stefan Jonas, Kevin Winter, Bernhard Brodbeck, Angela Meyer
• Abstract要約: 我々は,4つの機械学習に基づく風力予測モデルを提示し,評価し,比較する。 本モデルは,65基の風力タービンからなるウィンドパークのデータセットを用いて評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Wind energy plays a critical role in the transition towards renewable energy sources. However, the uncertainty and variability of wind can impede its full potential and the necessary growth of wind power capacity. To mitigate these challenges, wind power forecasting methods are employed for applications in power management, energy trading, or maintenance scheduling. In this work, we present, evaluate, and compare four machine learning-based wind power forecasting models. Our models correct and improve 48-hour forecasts extracted from a numerical weather prediction (NWP) model. The models are evaluated on datasets from a wind park comprising 65 wind turbines. The best improvement in forecasting error and mean bias was achieved by a convolutional neural network, reducing the average NRMSE down to 22%, coupled with a significant reduction in mean bias, compared to a NRMSE of 35% from the strongly biased baseline model using uncorrected NWP forecasts. Our findings further indicate that changes to neural network architectures play a minor role in affecting the forecasting performance, and that future research should rather investigate changes in the model pipeline. Moreover, we introduce a continuous learning strategy, which is shown to achieve the highest forecasting performance improvements when new data is made available.
• Abstract（参考訳）: 風力エネルギーは再生可能エネルギー源への移行に重要な役割を果たしている。 しかし、風の不確実性や変動性は、その潜在能力と必要な風力容量の増大を妨げる可能性がある。 これらの課題を軽減するために、電力管理、エネルギー取引、メンテナンススケジューリングの応用に風力発電予測手法が用いられている。 本研究では,4つの機械学習に基づく風力予測モデルを提示し,評価し,比較する。 数値気象予測(NWP)モデルから抽出した48時間予測の補正と改善を行った。 モデルは、65の風力タービンからなる風力公園のデータセットに基づいて評価される。 予測誤差と平均バイアスの最良の改善は畳み込みニューラルネットワークによって達成され、平均NRMSEは22%まで減少し、平均バイアスの顕著な減少と相まって、補正されていないNWP予測を用いた強いバイアス付きベースラインモデルから35%の低下が得られた。 さらに,ニューラルネットワークアーキテクチャの変更は予測性能に影響を与える小さな役割を担っており,今後の研究はモデルパイプラインの変更を調査すべきであることが示唆された。 さらに,新たなデータが利用可能になった場合の予測性能の向上が期待できる継続的学習戦略を導入する。

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