論文の概要: Adaptive Bayesian Very Short-Term Wind Power Forecasting Based on the Generalised Logit Transformation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.06310v1
• Date: Thu, 08 May 2025 11:56:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-13 20:21:48.772102
• Title: Adaptive Bayesian Very Short-Term Wind Power Forecasting Based on the Generalised Logit Transformation
• Title（参考訳）: 一般化ロジット変換に基づく適応ベイズ超短期風力予測
• Authors: Tao Shen, Jethro Browell, Daniela Castro-Camilo,
• Abstract要約: 風力発電は、2050年のネットゼロ戦略を達成する上で、ますます重要な役割を担っている。 風力発電の正確な予測は、既存のグリッドオペレーションへの再生可能エネルギーの安定かつ制御可能な統合の鍵となる要求である。 本稿では,一般化ロジット変換とベイズ的アプローチを組み合わせた,短時間の予測手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.822848379404525
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Wind power plays an increasingly significant role in achieving the 2050 Net Zero Strategy. Despite its rapid growth, its inherent variability presents challenges in forecasting. Accurately forecasting wind power generation is one key demand for the stable and controllable integration of renewable energy into existing grid operations. This paper proposes an adaptive method for very short-term forecasting that combines the generalised logit transformation with a Bayesian approach. The generalised logit transformation processes double-bounded wind power data to an unbounded domain, facilitating the application of Bayesian methods. A novel adaptive mechanism for updating the transformation shape parameter is introduced to leverage Bayesian updates by recovering a small sample of representative data. Four adaptive forecasting methods are investigated, evaluating their advantages and limitations through an extensive case study of over 100 wind farms ranging four years in the UK. The methods are evaluated using the Continuous Ranked Probability Score and we propose the use of functional reliability diagrams to assess calibration. Results indicate that the proposed Bayesian method with adaptive shape parameter updating outperforms benchmarks, yielding consistent improvements in CRPS and forecast reliability. The method effectively addresses uncertainty, ensuring robust and accurate probabilistic forecasting which is essential for grid integration and decision-making.
• Abstract（参考訳）: 風力発電は、2050年のネットゼロ戦略を達成する上で、ますます重要な役割を担っている。 急激な成長にもかかわらず、その固有の多様性は予測の難しさを示している。 風力発電の正確な予測は、既存のグリッドオペレーションへの再生可能エネルギーの安定かつ制御可能な統合の鍵となる要求である。 本稿では,一般化ロジット変換とベイズ的アプローチを組み合わせた,短時間の予測手法を提案する。 一般化されたロジット変換は、二重有界風力データを非有界領域に変換し、ベイズ法の適用を容易にする。 変換形状パラメータを更新するための新しい適応機構を導入し,少数の代表データのサンプルを復元してベイズ更新を利用する。 イギリスで4年間にわたって100以上の風力発電所を大規模に調査し,その利点と限界を検証した4つの適応予測手法について検討した。 本手法は連続ランク付確率スコアを用いて評価し,キャリブレーション評価に機能的信頼性図を用いることを提案する。 その結果,適応形状パラメータを更新したベイズ法ではベンチマークの精度が向上し,CRPSと予測信頼性が一貫した改善が得られた。 この手法は, グリッド統合と意思決定に不可欠な, 確実性, 堅牢かつ正確な確率予測を効果的に解決する。

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