論文の概要: On autoregressive deep learning models for day-ahead wind power forecasting with irregular shutdowns due to redispatching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00423v1
• Date: Sat, 30 Nov 2024 10:30:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:48:18.179695
• Title: On autoregressive deep learning models for day-ahead wind power forecasting with irregular shutdowns due to redispatching
• Title（参考訳）: 再分散による不規則停止を考慮した日頭風力予測のための自己回帰的深層学習モデルについて
• Authors: Stefan Meisenbacher, Silas Aaron Selzer, Mehdi Dado, Maximilian Beichter, Tim Martin, Markus Zdrallek, Peter Bretschneider, Veit Hagenmeyer, Ralf Mikut,
• Abstract要約: 再パッチ計画のためには、風力発電(WP)の可利用性を伝えるために、日頭予測が必要である。 再パッチ停止によるWP生成能力の不規則な介入は、WP予測モデルの設計と運用に課題をもたらす。 本稿では,正規および不規則の両方のシャットダウンを伴うデータセットの最先端予測手法を解析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6001424997506751
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• Abstract: Renewable energies and their operation are becoming increasingly vital for the stability of electrical power grids since conventional power plants are progressively being displaced, and their contribution to redispatch interventions is thereby diminishing. In order to consider renewable energies like Wind Power (WP) for such interventions as a substitute, day-ahead forecasts are necessary to communicate their availability for redispatch planning. In this context, automated and scalable forecasting models are required for the deployment to thousands of locally-distributed onshore WP turbines. Furthermore, the irregular interventions into the WP generation capabilities due to redispatch shutdowns pose challenges in the design and operation of WP forecasting models. Since state-of-the-art forecasting methods consider past WP generation values alongside day-ahead weather forecasts, redispatch shutdowns may impact the forecast. Therefore, the present paper highlights these challenges and analyzes state-of-the-art forecasting methods on data sets with both regular and irregular shutdowns. Specifically, we compare the forecasting accuracy of three autoregressive Deep Learning (DL) methods to methods based on WP curve modeling. Interestingly, the latter achieve lower forecasting errors, have fewer requirements for data cleaning during modeling and operation while being computationally more efficient, suggesting their advantages in practical applications.
• Abstract（参考訳）: 再生可能エネルギーとその運転は、従来の発電所が徐々に廃れつつあるため、電力グリッドの安定性に欠かせないものとなり、再分散介入への貢献は減少している。 風力発電(WP)のような再生可能エネルギーを代替として検討するためには, 再分散計画の可利用性を伝えるために, 日頭予測が必要である。 この文脈では、ローカルに分散した何千ものWPタービンへの展開には、自動化されたスケーラブルな予測モデルが必要である。 さらに、再パッチ停止によるWP生成能力の不規則な介入は、WP予測モデルの設計と運用に課題をもたらす。 最先端の予測手法では、早朝の天気予報と共に過去のWP生成値を考慮するため、再調整のシャットダウンが予測に影響を与える可能性がある。 そこで本稿では,これらの課題を取り上げ,正規および不規則なシャットダウンを伴うデータセットの最先端の予測手法を解析する。 具体的には,3つの自己回帰型ディープラーニング(DL)手法の予測精度を,WP曲線モデリングに基づく手法と比較する。 興味深いことに、後者は予測誤差を低くし、モデリングや操作時のデータクリーニングの要求を少なくし、計算効率が良く、実用的なアプリケーションでそれらの利点を示唆している。

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