論文の概要: Multi-task neural diffusion processes for uncertainty-quantified wind power prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.03419v1
• Date: Fri, 03 Oct 2025 18:26:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-07 16:52:59.034555
• Title: Multi-task neural diffusion processes for uncertainty-quantified wind power prediction
• Title（参考訳）: 不確実性定量風力予測のためのマルチタスク神経拡散プロセス
• Authors: Joseph Rawson, Domniki Ladopoulou, Petros Dellaportas,
• Abstract要約: グリッド統合と信頼性の高い風力発電運用には,不確実性を考慮した風力発電予測が不可欠である。 我々は,関数上の分布を学習するニューラル拡散過程(NDP)を応用し,風力予測のためのマルチタスクNDP(MT-NDP)フレームワークに拡張する。 実監督管理・データ取得(SCADA)データにおけるNDPの実証評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.491999371287298
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Uncertainty-aware wind power prediction is essential for grid integration and reliable wind farm operation. We apply neural diffusion processes (NDPs)-a recent class of models that learn distributions over functions-and extend them to a multi-task NDP (MT-NDP) framework for wind power prediction. We provide the first empirical evaluation of NDPs in real supervisory control and data acquisition (SCADA) data. We introduce a task encoder within MT-NDPs to capture cross-turbine correlations and enable few-shot adaptation to unseen turbines. The proposed MT-NDP framework outperforms single-task NDPs and GPs in terms of point accuracy and calibration, particularly for wind turbines whose behaviour deviates from the fleet average. In general, NDP-based models deliver calibrated and scalable predictions suitable for operational deployment, offering sharper, yet trustworthy, predictive intervals that can support dispatch and maintenance decisions in modern wind farms.
• Abstract（参考訳）: グリッド統合と信頼性の高い風力発電運用には,不確実性を考慮した風力発電予測が不可欠である。 我々は,関数上の分布を学習するニューラル拡散過程(NDP)を応用し,風力予測のためのマルチタスクNDP(MT-NDP)フレームワークに拡張する。 実監督管理・データ取得(SCADA)データにおけるNDPの実証評価を行った。 MT-NDP内にタスクエンコーダを導入し、タービン間相関を捕捉し、未知のタービンへの少数ショット適応を可能にする。 提案したMT-NDPフレームワークは点精度と校正の点で単座NDPやGPよりも優れており、特に風力タービンの挙動が艦隊平均からずれている。 一般に、NDPベースのモデルは、運用展開に適した調整済みでスケーラブルな予測を提供し、より鋭く、信頼性があり、予測可能な間隔を提供し、現代の風力発電所でのディスパッチとメンテナンスの意思決定を支援する。

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