論文の概要: Renewable Energy Prediction: A Comparative Study of Deep Learning Models for Complex Dataset Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15731v1
• Date: Mon, 27 Jan 2025 02:10:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:58:44.698554
• Title: Renewable Energy Prediction: A Comparative Study of Deep Learning Models for Complex Dataset Analysis
• Title（参考訳）: 再生可能エネルギー予測:複雑なデータセット解析のためのディープラーニングモデルの比較研究
• Authors: Haibo Wang, Jun Huang, Lutfu Sua, Bahram Alidaee,
• Abstract要約: ディープラーニング(DL)モデルは、再生可能エネルギーデータセットにおける複雑な非線形関係をキャプチャする。 7つの機械学習手法、LSTM, Stacked LSTM, CNN, CNN-LSTM, Time-Distributed Distributed (TD-MLP), Autoencoder (AE)を評価した。 オーバーフィッティングに対処するために、早期停止、ニューロンのドロップアウト、L1、L2の正規化といった規則化技術が適用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.857122511301731
• License:
• Abstract: The increasing focus on predicting renewable energy production aligns with advancements in deep learning (DL). The inherent variability of renewable sources and the complexity of prediction methods require robust approaches, such as DL models, in the renewable energy sector. DL models are preferred over traditional machine learning (ML) because they capture complex, nonlinear relationships in renewable energy datasets. This study examines key factors influencing DL technique accuracy, including sampling and hyperparameter optimization, by comparing various methods and training and test ratios within a DL framework. Seven machine learning methods, LSTM, Stacked LSTM, CNN, CNN-LSTM, DNN, Time-Distributed MLP (TD-MLP), and Autoencoder (AE), are evaluated using a dataset combining weather and photovoltaic power output data from 12 locations. Regularization techniques such as early stopping, neuron dropout, L1 and L2 regularization are applied to address overfitting. The results demonstrate that the combination of early stopping, dropout, and L1 regularization provides the best performance to reduce overfitting in the CNN and TD-MLP models with larger training set, while the combination of early stopping, dropout, and L2 regularization is the most effective to reduce the overfitting in CNN-LSTM and AE models with smaller training set.
• Abstract（参考訳）: 再生可能エネルギー生産の予測への焦点の増大は、ディープラーニング(DL)の進歩と一致している。 再生可能エネルギーセクターにおける再生可能エネルギー源の性質と予測法の複雑さは、DLモデルのような堅牢なアプローチを必要とする。 DLモデルは、再生可能エネルギーデータセットにおける複雑な非線形関係をキャプチャするため、従来の機械学習(ML)よりも好まれる。 本研究では,DLフレームワーク内の各種手法とトレーニング,テスト比率を比較し,サンプリングとハイパーパラメータ最適化を含むDLテクニックの精度に影響を与える重要な要因について検討した。 TD-MLP(Time-Distributed MLP)とオートエンコーダ(Autoencoder)の7つの機械学習手法,LSTM, Stacked LSTM, CNN, CNN-LSTM, DNN, Time-Distributed MLP (TD-MLP), Autoencoder (AE) を,12カ所の気象と太陽光発電の出力データを組み合わせたデータセットを用いて評価した。 オーバーフィッティングに対処するために、早期停止、ニューロンのドロップアウト、L1、L2の正規化といった規則化技術が適用される。 その結果、早期停止、ドロップアウト、L1正規化の組み合わせは、CNNとTD-MLPモデルのオーバーフィッティングをより大きなトレーニングセットで抑えるのに最適であり、一方、早期停止、ドロップアウト、L2正規化の組み合わせは、トレーニングセットが小さいCNN-LSTMとAEモデルのオーバーフィッティングを減らすのに最も効果的であることを示した。

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