論文の概要: TCNFormer: Temporal Convolutional Network Former for Short-Term Wind Speed Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15737v1
• Date: Tue, 27 Aug 2024 15:35:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-29 16:00:49.905139
• Title: TCNFormer: Temporal Convolutional Network Former for Short-Term Wind Speed Forecasting
• Title（参考訳）: TCNFormer: 短期風速予測のための時間的畳み込みネットワーク
• Authors: Abid Hasan Zim, Aquib Iqbal, Asad Malik, Zhicheng Dong, Hanzhou Wu,
• Abstract要約: 本研究は,短期(12時間)の風速予測のための時間的コンテンポラル前駆体 (TCNFormer) を提案する。 以上の結果から,TNFormerは予測精度において最先端モデルよりも優れていたことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.47727784069628
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Global environmental challenges and rising energy demands have led to extensive exploration of wind energy technologies. Accurate wind speed forecasting (WSF) is crucial for optimizing wind energy capture and ensuring system stability. However, predicting wind speed remains challenging due to its inherent randomness, fluctuation, and unpredictability. This study proposes the Temporal Convolutional Network Former (TCNFormer) for short-term (12-hour) wind speed forecasting. The TCNFormer integrates the Temporal Convolutional Network (TCN) and transformer encoder to capture the spatio-temporal features of wind speed. The transformer encoder consists of two distinct attention mechanisms: causal temporal multi-head self-attention (CT-MSA) and temporal external attention (TEA). CT-MSA ensures that the output of a step derives only from previous steps, i.e., causality. Locality is also introduced to improve efficiency. TEA explores potential relationships between different sample sequences in wind speed data. This study utilizes wind speed data from the NASA Prediction of Worldwide Energy Resources (NASA POWER) of Patenga Sea Beach, Chittagong, Bangladesh (latitude 22.2352{\deg} N, longitude 91.7914{\deg} E) over a year (six seasons). The findings indicate that the TCNFormer outperforms state-of-the-art models in prediction accuracy. The proposed TCNFormer presents a promising method for spatio-temporal WSF and may achieve desirable performance in real-world applications of wind power systems.
• Abstract（参考訳）: 地球環境問題とエネルギー需要の増大は、風力エネルギー技術の広範な探査に繋がった。 風速予測(WSF)は,風力の捕捉を最適化し,システムの安定性を確保するために重要である。 しかし、風速の予測は、その固有のランダム性、変動、予測不可能性のため、依然として困難である。 本研究では,短期(12時間)の風速予測のためのTCNFormerを提案する。 TCNFormerは、時空間畳み込みネットワーク(TCN)とトランスフォーマーエンコーダを統合し、風速の時空間特性を捉える。 トランスコーダは、因果的側頭多頭自己注意(CT-MSA)と時間的外的注意(TEA)の2つの異なる注意機構から構成される。 CT-MSAは、ステップの出力が前のステップ、すなわち因果性のみに由来することを保証します。 また、効率を向上させるために地域性も導入されている。 TEAは、風速データにおける異なるサンプルシーケンス間の潜在的な関係を探索する。 この研究は、バングラデシュのパテンガ海浜にあるNASA POWER(NASA Prediction of Worldwide Energy Resources)の風速データ(緯度22.2352{\deg} N、経度91.7914{\deg} E)を1年(6シーズン)に利用した。 以上の結果から,TNFormerは予測精度において最先端モデルよりも優れていたことが示唆された。 提案したTNFormer は時空間 WSF の有望な提案手法であり,風力発電システムの実環境への適用において望ましい性能を実現することができる。

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