A Comparative Study of Hourly Wind Speed and Power Forecasting Using Deep Learning Networks, Weka Time Series, and ARIMA Algorithms for Smart Grid Integration
Notice bibliographique
Résumé
In modern development, renewable energy is playing a crucial role for smart grid integration and in electricity demand growth as it is green and clean. Including all sources of renewable energy, wind power is particularly prevalent as it is pollution-free, cheap, and highly efficient. The main challenge that restrains the expansion of wind power utilization within the power grid is wind speed variation and uncertainties. Thus, precise wind speed forecasting is a difficult modeling approach, that greatly influences the wind power and optimal operation of the power grid. Prediction of wind speed is vital for wind power calculation and forecasting. Renewable energy forecasting is important for minimizing the power cost, scheduling energy resources, and planning maintenance. The advanced wind power forecast models help advances efficient operation and maintenance for wind turbines. This paper analytically studies the state-of-the-art approaches of wind speed forecasting regarding statistical methods (ARIMA, Weka time-series, and Deep Learning Networks), including data preprocessing, features engineering, and factors that touch prediction accuracy and modeling time. Likewise, this study provides a comparison to find the most accurate time series forecasting method based on performance evaluation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».