論文の概要: Applying Ensemble Models based on Graph Neural Network and Reinforcement Learning for Wind Power Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16591v1
• Date: Tue, 28 Jan 2025 00:12:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-29 16:42:28.316933
• Title: Applying Ensemble Models based on Graph Neural Network and Reinforcement Learning for Wind Power Forecasting
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークに基づくエンサンブルモデルの適用と風力発電予測のための強化学習
• Authors: Hongjin Song, Qianrun Chen, Tianqi Jiang, Yongfeng Li, Xusheng Li, Wenjun Xi, Songtao Huang,
• Abstract要約: WPF(Wind Power Forecasting)のためのグラフニューラルネットワークと強化学習(EMGRL)に基づくアンサンブルモデルを提案する。 提案手法は,1) 対象の風力発電に関連する近隣の風力発電所の時系列データを取得するためにグラフニューラルネットワークを適用し,(2) 対象の風力発電所のデータと目標の風力発電所の基地モデルの歴史的性能を統合する汎用的な組込みを確立すること,(3) WPF のアクタ批判的強化学習フレームワークを通じて,全ての基地モデルの利点を集成し活用することを含む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4710752403175422
• License:
• Abstract: Accurately predicting the wind power output of a wind farm across various time scales utilizing Wind Power Forecasting (WPF) is a critical issue in wind power trading and utilization. The WPF problem remains unresolved due to numerous influencing variables, such as wind speed, temperature, latitude, and longitude. Furthermore, achieving high prediction accuracy is crucial for maintaining electric grid stability and ensuring supply security. In this paper, we model all wind turbines within a wind farm as graph nodes in a graph built by their geographical locations. Accordingly, we propose an ensemble model based on graph neural networks and reinforcement learning (EMGRL) for WPF. Our approach includes: (1) applying graph neural networks to capture the time-series data from neighboring wind farms relevant to the target wind farm; (2) establishing a general state embedding that integrates the target wind farm's data with the historical performance of base models on the target wind farm; (3) ensembling and leveraging the advantages of all base models through an actor-critic reinforcement learning framework for WPF.
• Abstract（参考訳）: WPF(Wind Power Forecasting)を用いた風力発電所の風力発電の正確な予測は,風力発電と利用において重要な課題である。 WPFの問題は、風速、温度、緯度、経度など、多くの影響のある変数のために未解決のままである。 さらに、電力グリッドの安定性を維持し、供給の安全性を確保するためには、高い予測精度を達成することが不可欠である。 本稿では,風力発電所内のすべての風力タービンを,その地理的な位置によって構築されたグラフ内のグラフノードとしてモデル化する。 そこで我々は,WPFのためのグラフニューラルネットワークと強化学習(EMGRL)に基づくアンサンブルモデルを提案する。 提案手法は,1) 対象の風力発電に関連する近隣の風力発電所の時系列データを取得するためにグラフニューラルネットワークを適用し,(2) 対象の風力発電所のデータと目標の風力発電所の基地モデルの歴史的性能を統合する汎用的な組込みを確立すること,(3) WPF のアクタ批判的強化学習フレームワークを通じて,全ての基地モデルの利点を集成し活用することを含む。

関連論文リスト

• Climate Aware Deep Neural Networks (CADNN) for Wind Power Simulation [0.7783262415147654]
  風力発電予測は現代のエネルギーシステムにおいて重要な役割を担い、再生可能エネルギー源の電力網への統合を促進する。 本稿では,風力シミュレーションの精度を向上させるために,気候変数を利用したディープニューラルネットワーク(DNN)に基づく予測モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-11T14:22:52Z)
• SafePowerGraph: Safety-aware Evaluation of Graph Neural Networks for Transmission Power Grids [55.35059657148395]
  我々は,電力システム(PS)におけるグラフニューラルネットワーク(GNN)のための,最初のシミュレータに依存しない,安全指向のフレームワークであるSafePowerGraphを紹介する。 SafePowerGraphは複数のPFシミュレータとOPFシミュレータを統合し、エネルギー価格の変動や電力線停止など、さまざまなシナリオでGNNのパフォーマンスを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-17T09:01:38Z)
• Benchmarks and Custom Package for Energy Forecasting [55.460452605056894]
  エネルギー予測は、電力グリッドディスパッチのようなその後のタスクのコストを最小化することを目的としている。 本稿では,大規模負荷データセットを収集し,再生可能エネルギーデータセットを新たにリリースした。 評価指標の異なるレベルにおいて,21種類の予測手法を用いた広範囲な実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-14T06:50:02Z)
• Long-term Wind Power Forecasting with Hierarchical Spatial-Temporal Transformer [112.12271800369741]
  風力発電は、再生可能、汚染のないその他の利点により、世界中の注目を集めている。 正確な風力発電予測(WPF)は、電力系統の運用における電力変動を効果的に低減することができる。 既存の手法は主に短期的な予測のために設計されており、効果的な時空間的特徴増強が欠如している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-30T04:03:15Z)
• Enhancing Short-Term Wind Speed Forecasting using Graph Attention and Frequency-Enhanced Mechanisms [17.901334082943077]
  GFST-WSFは、時間的特徴抽出のためのトランスフォーマーアーキテクチャと空間的特徴抽出のためのグラフ注意ネットワーク(GAT)を備える。 GATは風速局間の複雑な空間的依存関係を捉えるように設計されている。 地理的要因による隣接する風力発電所間の風速相関のモデル時間ラグ
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-19T08:50:58Z)
• Wind Power Scenario Generation Using Graph Convolutional Generative Adversarial Network [15.180479505941518]
  我々は風力シナリオを生成するために,GCGAN (Graph Convolutional Generative Adversarial Network) アプローチを開発した。 我々は,複数のウィンドファーム間の空間的相関を埋め込むグラフフィルタと,時間的特徴フィルタを表現するための1次元(1次元)畳み込み層を提唱する。 オーストラリアにおける実風力データを用いた数値計算の結果,提案したGCGANが生み出すシナリオは,他のGANベースの出力よりも現実的な空間的・時間的統計値を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-19T02:42:31Z)
• SDWPF: A Dataset for Spatial Dynamic Wind Power Forecasting Challenge at KDD Cup 2022 [42.72560292756442]
  本稿では,一意な空間風力予測データセットであるSDWPFを提案する。 このデータセットは風力タービンの空間分布と動的文脈因子を含む。 このデータセットを使用して、Baidu KDD Cup 2022をローンチし、現在のWPFソリューションの限界を調べます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-08T18:38:45Z)
• Physics Informed Shallow Machine Learning for Wind Speed Prediction [66.05661813632568]
  イタリアの32カ所の標高10mの風速計から観測された大量の風のデータセットを分析した。 我々は、過去の風の履歴を用いて教師あり学習アルゴリズムを訓練し、その価値を将来予測する。 最適設計と性能は場所によって異なることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-01T14:55:10Z)
• Measuring Wind Turbine Health Using Drifting Concepts [55.87342698167776]
  風力タービンの健全性解析のための2つの新しい手法を提案する。 第1の方法は、比較的高低電力生産の減少または増加を評価することを目的とする。 第2の方法は抽出された概念の全体的ドリフトを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-09T14:04:55Z)
• Deep Spatio-Temporal Wind Power Forecasting [4.219722822139438]
  エンコーダ・デコーダ構造に基づく深層学習手法を開発した。 本モデルでは,風力タービンが発生した風力を,他のタービンと比較して空間的位置と過去の風速データを用いて予測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-29T16:26:10Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。