Deep Learning-Based Auto-LSTM Approach for Renewable Energy Forecasting: A Hybrid Network Model
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, renewable energy forecasting has gained increasing attention due to its potential to minimize energy resource usage and maximize the security of power plant operation.Deep learning models have emerged as a promising tool for renewable energy prediction.However, the application of these techniques for renewable energy forecasting remains sparse.In this work, we introduce a deep belief network-based auto-LSTM approach that utilizes a wireless sensor network (WSN) for energy forecasting in solar power plants.We also compare this approach with other deep learning techniques, including long short-term memory (LSTM) and artificial neural networks, as well as traditional models such as Multilayer Perception and physical prediction models.We evaluate the performance of these methods using data from 26 solar plants.Our experimental analysis shows that the proposed auto-LSTM-based deep learning approach outperforms the other models in terms of prediction accuracy, demonstrating its efficiency and effectiveness for renewable energy forecasting in solar power plants.By introducing the inventive auto-LSTM model and assessing its effectiveness in comparison to diverse established techniques, our study not only adds to the current discussions on predictive modeling but also tackles the tangible challenges linked with the integration of renewable energy.
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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 ».