論文の概要: Analysis of Learning-based Offshore Wind Power Prediction Models with Various Feature Combinations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.13493v1
• Date: Mon, 10 Mar 2025 18:28:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-23 06:09:48.832879
• Title: Analysis of Learning-based Offshore Wind Power Prediction Models with Various Feature Combinations
• Title（参考訳）: 種々の特徴を組み合わせた学習型オフショア風力予測モデルの解析
• Authors: Linhan Fang, Fan Jiang, Ann Mary Toms, Xingpeng Li,
• Abstract要約: 本稿ではメキシコ湾沿岸域における沖合風力予測における各種機械学習モデルの有効性について検討する。 出力特性として風速を用いることで、出力として風力を使用する場合と比較して予測精度が約10%向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.809911165968602
• License:
• Abstract: Accurate wind speed prediction is crucial for designing and selecting sites for offshore wind farms. This paper investigates the effectiveness of various machine learning models in predicting offshore wind power for a site near the Gulf of Mexico by analyzing meteorological data. After collecting and preprocessing meteorological data, nine different input feature combinations were designed to assess their impact on wind power predictions at multiple heights. The results show that using wind speed as the output feature improves prediction accuracy by approximately 10% compared to using wind power as the output. In addition, the improvement of multi-feature input compared with single-feature input is not obvious mainly due to the poor correlation among key features and limited generalization ability of models. These findings underscore the importance of selecting appropriate output features and highlight considerations for using machine learning in wind power forecasting, offering insights that could guide future wind power prediction models and conversion techniques.
• Abstract（参考訳）: 正確な風速予測は、オフショア風力発電所の設計と選定に不可欠である。 本稿では,メキシコ湾周辺地域の沖合風力予測における各種機械学習モデルの有効性について,気象データを用いて検討した。 気象データを収集・前処理した後、複数の高度での風力予測への影響を評価するために、9つの異なる入力特徴の組み合わせが設計された。 その結果, 風速を出力特性として使用する場合, 風力発電を出力として使用する場合と比較して, 予測精度を約10%向上することがわかった。 さらに、単一機能入力と比較して多機能入力の改善は、主に重要な特徴間の相関が低く、モデルの一般化能力が限られているため、明らかではない。 これらの知見は、風力予測において、適切な出力特徴を選択することの重要性を強調し、将来の風力予測モデルや変換手法の指針となる洞察を提供する。

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