論文の概要: Probabilistic Wind Power Forecasting with Tree-Based Machine Learning and Weather Ensembles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.13010v1
• Date: Fri, 13 Feb 2026 15:17:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-16 23:37:54.004139
• Title: Probabilistic Wind Power Forecasting with Tree-Based Machine Learning and Weather Ensembles
• Title（参考訳）: ツリーベース機械学習と気象アンサンブルによる確率的風力予測
• Authors: Max Bruninx, Diederik van Binsbergen, Timothy Verstraeten, Ann Nowé, Jan Helsen,
• Abstract要約: 本稿では, 風力発電の日頭確率予測を, 勾配増進木を用いて行う方法について述べる。 我々は3つの最先端確率予測手法の比較分析を行う。 条件付き拡散モデルにより, 風力発電の総合的確率と点推定値が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.622269401777101
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate production forecasts are essential to continue facilitating the integration of renewable energy sources into the power grid. This paper illustrates how to obtain probabilistic day-ahead forecasts of wind power generation via gradient boosting trees using an ensemble of weather forecasts. To this end, we perform a comparative analysis across three state-of-the-art probabilistic prediction methods-conformalised quantile regression, natural gradient boosting and conditional diffusion models-all of which can be combined with tree-based machine learning. The methods are validated using four years of data for all wind farms present within the Belgian offshore zone. Additionally, the point forecasts are benchmarked against deterministic engineering methods, using either the power curve or an advanced approach incorporating a calibrated analytical wake model. The experimental results show that the machine learning methods improve the mean absolute error by up to 53% and 33% compared to the power curve and the calibrated wake model. Considering the three probabilistic prediction methods, the conditional diffusion model is found to yield the best overall probabilistic and point estimate of wind power generation. Moreover, the findings suggest that the use of an ensemble of weather forecasts can improve point forecast accuracy by up to 23%.
• Abstract（参考訳）: 再生可能エネルギー源の電力網への統合を引き続き促進するためには、正確な生産予測が不可欠である。 本稿では,天気予報のアンサンブルを用いて,樹木の勾配上昇による風力発電の確率的日頭予測を得る方法について述べる。 この目的のために,3つの状態の確率的予測手法-整合量子化回帰,自然勾配向上,条件拡散モデル-を木ベース機械学習と組み合わせて比較分析する。 これらの手法はベルギーの沖合域に存在するすべての風力発電所について4年間のデータを用いて検証された。 さらに、ポイント予測は、パワーカーブまたはキャリブレーション分析のウェイクモデルを取り入れた高度なアプローチを用いて、決定論的エンジニアリング手法に対してベンチマークされる。 実験結果から, 平均絶対誤差を最大53%, 33%改善することを確認した。 3つの確率的予測法を考慮すると, 条件拡散モデルは風力発電の総合的確率的および点推定に最適であることがわかった。 さらに,天気予報のアンサンブルを用いることで,点予測精度が最大23%向上することが示唆された。

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