Hourly Hydropower Production Forecasting with Machine Learning: A Case Study in Linköping, Sweden
Notice bibliographique
Résumé
Machine Learning (ML) is frequently utilized in prediction tasks; however, its applications in hydropower forecasting, particularly in forecasting hourly power production, has not been thoroughly investigated.In this paper, two Deep Learning (DL) models, namely an autoregressive neural network and Long Short-Term Memory, are compared to a seasonal autoregressive moving average (SARIMA) model to forecast the hourly power production at a hydropower station situated in Linkping, Sweden.Hyperparameter optimization algorithms are used to identify suitable DL models and algorithms for automatic model identification of SARIMA models are utilized.The three models are evaluated using a rolling origin strategy on a test dataset that consists of 10 months (January -October 2023) of hourly power production.The DL models provided similarly accurate forecasts as the SARIMA model according to mean squared error and mean absolute error.However, the DL models are poorly calibrated, resulting in lower coverage compared to the SARIMA model.Furthermore, the models are using a univariate time series (i.e., using historical power production to forecast future power production) and future studies need to explore additional variables that may be useful in providing a more accurate forecast.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».