Improving Wind Ramp Predictions Using Gabor Filtering And Statistical Scenarios
Notice bibliographique
Résumé
The increase of wind penetration into electric power system creates challenges to power grid management due to the variable nature of wind. Unlike conventional power plants, such as thermal, gas or hydro-based plants, wind power generation is not controllable. For example, days of calm weather may suddenly be followed by gusty winds associated with a storm or a front. The current wind power forecasting methodologies, which combine Numerical Weather Prediction (NWP) models and mathematical methods, have been well established during the last decade. However, this forecasting methodology has demonstrated a limited ability to forecast wind ramp events, which are defined as sudden, large changes in wind production. In this study different strategies are developed to improve wind ramp prediction and to provide additional probabilistic information of wind ramp occurrences to end users. First, a methodology of separate wind power predictions based on different weather regimes is presented. Second, an independent wind ramp prediction system is proposed to complement conventional ramp predictions. This system integrates information about the pressure gradient that is extracted by applying Gabor filters to two-dimensional pressure grids. Third, the temporal uncertainty of wind ramp occurrences is addressed using power scenarios generated from quantile forecasts of wind power. The probability of a wind ramp occurrence conditional to the number of scenarios predicting the ramp within certain time intervals is estimated using a logistic regression technique. The proposed strategies were tested on four wind farms located in southern Alberta, Canada, and their performance is discussed.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».