A Novel Two-Dimensional Convolutional Neural Network-Based an Hour-Ahead Wind Speed Prediction Method
Notice bibliographique
Résumé
With increasing penetration of wind power, accurate prediction of wind speed is essential for planning and operation of power grids. In this paper, a novel two-dimensional (2D) convolutional neural network (CNN)-based wind speed forecasting technique is proposed for an hour-ahead wind speed prediction. The wind speed at a specific time can be predicted in less than a few milliseconds using the proposed approach and meteorological data from a few hours earlier. The input feature selection, data preprocessing, and model evaluation of the proposed approach are presented; the efficiency of 2D CNN is compared to that of one-dimensional (1D) CNN, Long Short-Term Memory (LSTM), and Multi-Layer Perceptron (MLP). A three-year historical wind speed dataset from 2020 to 2022 collected at Saskatoon International Airport in Saskatoon, Saskatchewan, Canada, is used in this study. It is found that 2D CNN shows superior performance in addressing regression and prediction challenges. Experimental results verify that the proposed 2D CNN-based forecasting techniques can provide accurate wind speed prediction. Using deep learning for wind speed prediction can reduce costs while boost energy output and contribute to sustainable and green energy development in Saskatchewan and beyond.
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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 | 0,001 |
| 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 ».