論文の概要: Probabilistic Spatiotemporal Modeling of Day-Ahead Wind Power Generation
with Input-Warped Gaussian Processes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16308v1
- Date: Tue, 10 Sep 2024 23:52:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-27 09:03:58.427193
- Title: Probabilistic Spatiotemporal Modeling of Day-Ahead Wind Power Generation
with Input-Warped Gaussian Processes
- Title（参考訳）: 日頭風力発電の確率的時空間モデリング
入力Warped Gaussian プロセスで
- Authors: Qiqi Li and Mike Ludkovski
- Abstract要約: 私たちは、数百の風力発電所の時間スケールの日頭予測で作業しています。
我々は,風力の共分散における非定常性を捉えるために,時空間入力ワープと時空間入力ワープの両方を実装した分離可能な時空カーネルを設計する。
論文の後半は、テキサス州のERCOT地域の風力発電所を表す現実的で完全に校正されたデータセットを用いた詳細な事例研究に費やされている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5801621787540268
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We design a Gaussian Process (GP) spatiotemporal model to capture features of
day-ahead wind power forecasts. We work with hourly-scale day-ahead forecasts
across hundreds of wind farm locations, with the main aim of constructing a
fully probabilistic joint model across space and hours of the day. To this end,
we design a separable space-time kernel, implementing both temporal and spatial
input warping to capture the non-stationarity in the covariance of wind power.
We conduct synthetic experiments to validate our choice of the spatial kernel
and to demonstrate the effectiveness of warping in addressing nonstationarity.
The second half of the paper is devoted to a detailed case study using a
realistic, fully calibrated dataset representing wind farms in the ERCOT region
of Texas.
- Abstract（参考訳）: 我々は,日頭風力予測の特徴を捉えるために,ガウス過程(GP)時空間モデルを設計する。
我々は、数百の風力発電所で時間スケールの日頭予測を行い、その主な目的は、空間と時間にまたがる完全な確率論的ジョイントモデルを構築することである。
この目的のために、風力の共分散における非定常性を捉えるために、時空間入力ワープと時空間入力ワープの両方を実装した分離可能な時空カーネルを設計する。
我々は,空間カーネルの選択を検証し,非定常性に対処する上でのワープの有効性を示すために合成実験を行った。
論文の後半は、テキサス州のERCOT地域の風力発電所を表す現実的で完全に校正されたデータセットを用いた詳細な事例研究に費やされている。
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