A Short-Term Output Power Prediction Model of Wind Power Based on Deep Learning of Grouped Time Series
Notice bibliographique
Résumé
The output power prediction of wind power plants is an important guarantee to improve the utilization rate of wind energy and reduce wind curtailment.However, due to the strong randomness of wind energy, the ultra-short-term prediction accuracy of wind power output is poor.In view of the problem above, a prediction model based on deep learning of grouped time series (LW-CLSTM) was proposed in this paper.Based on this model, the authors attempted to explore a prediction method of wind power output.For this, first the multivariate data of wind power was fused, cleaned, dimension-reduced, and standardized, and the time period characteristics of the output power itself were extracted.Afterwards, it proposes a time sliding window (TSW) algorithm, and constructs a neural network input data set.Then a deep neural network prediction model combining the Convolutional Neutral Network (CNN) and Long-Short Term Memory (LSTM) was established, and the regression evaluation criteria for output power forecast accuracy in wind power production were designed, to compare the proposed model with four other prediction models.Finally, the experiments on the TensorFlow platform using real data show that this model has better prediction accuracy than the other four models, reaching a prediction accuracy rate of 92.5%, which verified the effectiveness of this prediction method.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».