Deep Learning-Based Models for Wind and Solar Curtailment Forecasting
Notice bibliographique
Résumé
Renewable Energy Resources (RESs) power curtailments, mainly wind and solar, have become a significant problem in many countries due to the rapid rise in renewable energy capacity and a sharp reduction in the cost of their power plants.These curtailments lead to the deteriorating economic viability of renewable energy.Modelling and predicting RES power curtailments are essential to better managing and can provide more apparent perspectives to increase the efficiency of future RES performance.However, the prediction of RES power curtailments is a complex problem because it is not only influenced by the volatile renewable power generation but also by the power generation of other units, imports, load demand and power exchange.In this study, using different Machine Learning (ML) and Deep Learning (DL) approaches, we aimed to predict wind and solar curtailments employing historical training data on power generation.A comprehensive learning-based data analysis was performed based on time-series renewable power curtailment reports obtained from California ISO (CAISO).The prediction models are trained based on ten input features for nine years, including load demand, imports, the output power of nuclear units, thermal power plants, small and large hydro units, biomass and geothermal, solar farms, wind turbines, and historical wind and solar curtailments.To find the best possible prediction methodology, different ML-based models, including Stochastic Gradient Descent (SGD), K-Nearest Neighbours algorithm (KNN), Support Vector Machines (SVR), Regression Trees (RT), and Random Forest (RF), are employed.Also, among the several deep learning methods, we utilize Deep Neural Network (DNN) as a fundamental deep learning model and Long Short-Term Memory (LSTM), and the Gated Recurrent Unit (GRU) to consider the time-series characteristics of the data.The learning results demonstrated that the GRU method outperformed all utilized models and could achieve a better forecasting performance.The results indicated the effectiveness of the proposed approach in predicting wind and solar curtailments.
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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 ».