論文の概要: A Systematic Evaluation of Current Architectures in Wind Power Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.02849v1
• Date: Mon, 01 Jun 2026 20:15:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-03 22:00:04.584217
• Title: A Systematic Evaluation of Current Architectures in Wind Power Forecasting
• Title（参考訳）: 風力発電予測における電流構造の体系的評価
• Authors: Vinicius Bortolini, Gilson Adamczuk Oliveira, Erick Oliveira Rodrigues, Matheus Henrique Dal Molin Ribeiro,
• Abstract要約: 風速予測は、風力発電の電力システムへの効率的な統合に不可欠である。 本研究では,ディープラーニング,モーダル分解,統計的手法の組み合わせについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Interval wind speed forecasting is essential for the efficient integration of wind energy into power systems, as it accounts for the inherent uncertainty of wind resources. This study presents a systematic literature review focused on hybrid approaches to interval forecasting of wind generation, exploring the combination of deep learning, modal decomposition, and statistical methods. To guide the paper selection, Latent Dirichlet Allocation (LDA) was applied for topic modeling, enabling the identification of patterns and research trends. The findings emphasize that integrating hybrid models with decomposition techniques-such as Variational Mode Decomposition (VMD) and Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD)-enhances forecast accuracy and reliability by narrowing prediction intervals without compromising coverage. Regarding interval construction, most studies adopt a dual-model strategy, independently forecasting the lower and upper bounds. Input data are commonly decomposed using techniques like EMD, EEMD, or VMD, which extract frequency-based components. These components serve as inputs to models such as LSTM or ELM, trained separately for each bound. This approach allows for targeted modeling of uncertainty, improving flexibility and precision, Interval quality is typically evaluated through metrics that balance coverage and interval width. The review also highlights challenges, including the lack of standardized evaluation metrics, computational complexity, and limited real-world validation. Overall, the study reinforces the value of interval forecasting for wind energy operations and offers insights for advancing model robustness and decision-making.
• Abstract（参考訳）: 風力資源の本質的な不確実性を考慮するため、風力エネルギーの電力システムへの効率的な統合には、風速予測が不可欠である。 本研究では,風力発電の間隔予測へのハイブリッドアプローチに着目し,深層学習,モーダル分解,統計的手法の組み合わせを考察した。 論文選択の指針として,LDA(Latent Dirichlet Allocation)をトピックモデリングに適用し,パターンの同定と研究動向について検討した。 本研究は, 予測精度と信頼性を高めるため, 予測間隔を狭めることで, 予測精度と信頼性を向上する。 区間構成に関して、ほとんどの研究は、下界と上界を独立に予測する二重モデル戦略を採用する。 入力データは一般的に、周波数ベースのコンポーネントを抽出するEMD、EEMD、VMDといった技術を使って分解される。 これらのコンポーネントはLSTMやEMMなどのモデルへの入力として機能し、各バウンドごとに個別にトレーニングされる。 このアプローチは、不確実性のターゲットモデリング、柔軟性と精度の向上を可能にし、インターバル品質は通常、カバレッジとインターバル幅のバランスをとるメトリクスによって評価される。 このレビューでは、標準化された評価指標の欠如、計算の複雑さ、現実の検証の制限など、課題も強調されている。 本研究は、風力エネルギー運用におけるインターバル予測の価値を強化し、モデルロバスト性や意思決定を促進するための洞察を提供する。

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