論文の概要: An improved wind power prediction via a novel wind ramp identification algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12807v1
• Date: Tue, 18 Feb 2025 12:11:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:06:20.657679
• Title: An improved wind power prediction via a novel wind ramp identification algorithm
• Title（参考訳）: 新しいウィンドランプ同定アルゴリズムによる風力予測の改良
• Authors: Yifan Xu,
• Abstract要約: 本研究では,風速変異同定アルゴリズム,最適化された類似周期マッチングアルゴリズム,風力予測アルゴリズムを組み合わせた統合アルゴリズムを提案する。 提案モデルは優れた性能を示し、電力系統の安全で費用対効果の高い運用のための貴重なガイダンスを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.358246456541876
• License:
• Abstract: Authors: Yifan Xu Abstract: Conventional wind power prediction methods often struggle to provide accurate and reliable predictions in the presence of sudden changes in wind speed and power output. To address this challenge, this study proposes an integrated algorithm that combines a wind speed mutation identification algorithm, an optimized similar period matching algorithm and a wind power prediction algorithm. By exploiting the convergence properties of meteorological events, the method significantly improves the accuracy of wind power prediction under sudden meteorological changes. Firstly, a novel adaptive model based on variational mode decomposition, the VMD-IC model, is developed for identifying and labelling key turning points in the historical wind power data, representing abrupt meteorological environments. At the same time, this paper proposes Ramp Factor (RF) indicators and wind speed similarity coefficient to optimize the definition algorithm of the current wind power ramp event (WPRE). After innovating the definition of climbing and denoising algorithm, this paper uses the Informer deep learning algorithm to output the first two models as well as multimodal data such as NWP numerical weather forecasts to achieve accurate wind forecasts. The experimental results of the ablation study confirm the effectiveness and reliability of the proposed wind slope identification method. Compared with existing methods, the proposed model exhibits excellent performance and provides valuable guidance for the safe and cost-effective operation of power systems.
• Abstract（参考訳）: 著者: Yifan Xu Abstract: 従来の風力予測手法は、風速と出力の急激な変化の存在下で、正確で信頼性の高い予測を行うのに苦労することが多い。 そこで本研究では,風速変異同定アルゴリズム,最適化された類似周期マッチングアルゴリズム,風力予測アルゴリズムを組み合わせた統合アルゴリズムを提案する。 気象事象の収束特性を利用して,突然の気象変化による風力予測の精度を大幅に向上させる。 まず, 変動モード分解に基づく新しい適応モデルであるVMD-ICモデルを開発し, 突発的な気象環境を表す歴史的風力データにおける重要な旋回点の同定とラベル付けを行う。 同時に、現在の風力ランプイベント(WPRE)の定義アルゴリズムを最適化するために、ランプ係数(RF)インジケータと風速類似度係数を提案する。 クライミング・デノゲーション・アルゴリズムの定義を革新した後、インフォーマー・ディープ・ラーニング・アルゴリズムを用いて最初の2つのモデルとNWP数値天気予報などのマルチモーダルデータを出力し、正確な風速予測を行う。 アブレーション実験の結果,提案手法の有効性と信頼性を確認した。 既存の手法と比較して,提案手法は優れた性能を示し,電力系統の安全かつ費用対効果の高い運用のための貴重なガイダンスを提供する。

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