論文の概要: Graph Neural Networks in Wind Power Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.00105v1
- Date: Mon, 30 Jun 2025 16:17:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-03 14:22:58.447579
- Title: Graph Neural Networks in Wind Power Forecasting
- Title(参考訳): 風力発電予測におけるグラフニューラルネットワーク
- Authors: Javier Castellano, Ignacio Villanueva,
- Abstract要約: 特定のアーキテクチャは、私たちの最高のCNNベースのベンチマークに匹敵するパフォーマンスを実現しています。
この研究は5年間の歴史的データを用いて3つの風力発電施設で実施された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We study the applicability of GNNs to the problem of wind energy forecasting. We find that certain architectures achieve performance comparable to our best CNN-based benchmark. The study is conducted on three wind power facilities using five years of historical data. Numerical Weather Prediction (NWP) variables were used as predictors, and models were evaluated on a 24 to 36 hour ahead test horizon.
- Abstract(参考訳): 風力エネルギー予測問題に対するGNNの適用性について検討する。
特定のアーキテクチャは、私たちの最高のCNNベースのベンチマークに匹敵するパフォーマンスを実現しています。
この研究は5年間の歴史的データを用いて3つの風力発電施設で実施された。
数値気象予測(NWP)変数を予測器として使用し,24時間から36時間前にモデルを評価した。
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