論文の概要: Wind Speed Forecasting Based on Data Decomposition and Deep Learning Models: A Case Study of a Wind Farm in Saudi Arabia

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13356v1
• Date: Tue, 17 Dec 2024 22:04:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 13:23:45.797667
• Title: Wind Speed Forecasting Based on Data Decomposition and Deep Learning Models: A Case Study of a Wind Farm in Saudi Arabia
• Title（参考訳）: データ分解とディープラーニングモデルに基づく風速予測:サウジアラビアの風力発電を事例として
• Authors: Yasmeen Aldossary, Nabil Hewahi, Abdulla Alasaadi,
• Abstract要約: 風力発電は常に風速のボラティリティによる不確実性を伴う。 風速予測(WSF)は電力グリッドのディスパッチ、安定性、制御性に不可欠である。 本研究では,ハイブリッド分解法に基づく定常データのための新しいWSFフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: With industrial and technological development and the increasing demand for electric power, wind energy has gradually become the fastest-growing and most environmentally friendly new energy source. Nevertheless, wind power generation is always accompanied by uncertainty due to the wind speed's volatility. Wind speed forecasting (WSF) is essential for power grids' dispatch, stability, and controllability, and its accuracy is crucial to effectively using wind resources. Therefore, this study proposes a novel WSF framework for stationary data based on a hybrid decomposition method and the Bidirectional Long Short-term Memory (BiLSTM) to achieve high forecasting accuracy for the Dumat Al-Jandal wind farm in Al-Jouf, Saudi Arabia. The hybrid decomposition method combines the Wavelet Packet Decomposition (WPD) and the Seasonal Adjustment Method (SAM). The SAM method eliminates the seasonal component of the decomposed subseries generated by WPD to reduce forecasting complexity. The BiLSTM is applied to forecast all the deseasonalized decomposed subseries. Five years of hourly wind speed observations acquired from a location in the Al-Jouf region were used to prove the effectiveness of the proposed model. The comparative experimental results, including 27 other models, demonstrated the proposed model's superiority in single and multiple WSF with an overall average mean absolute error of 0.176549, root mean square error of 0.247069, and R-squared error of 0.985987.
• Abstract（参考訳）: 産業と技術の発展と電力需要の増加により、風力エネルギーは急速に成長し、環境に優しい新しいエネルギー源となっている。 それでも、風力発電は常に風速のボラティリティによる不確実性を伴う。 風速予測(WSF)は電力グリッドのディスパッチ、安定性、制御可能性に不可欠であり、その精度は風力資源の有効利用に不可欠である。 そこで本研究では,サウジアラビア・アルジュフのDumat Al-Jandal風力発電所において,ハイブリッド分解法とBidirectional Long Short-term Memory (BiLSTM)に基づく定常データのための新しいWSFフレームワークを提案する。 ハイブリッド分解法は、ウェーブレットパケット分解(WPD)と季節調整法(SAM)を組み合わせたものである。 SAM法は,WPDが生成する分解サブシリーズの季節成分を除去し,予測複雑性を低減する。 BiLSTMは、すべての分解されたサブシリーズを予測するために適用される。 提案手法の有効性を証明するため,Al-Jouf地域の地点から5年間の風速観測を行った。 他の27モデルを含む比較実験の結果、提案モデルでは、平均絶対誤差が0.176549、ルート平均二乗誤差が0.247069、R二乗誤差が0.985987であった。

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