Quantification of ultra-short-term forecasting performance of wind power based on multivariate LSTM and logistic coupled models
Notice bibliographique
Résumé
The power optimization of wind farms and the optimal control of wind turbines require high-precision power ultra-short-term prediction for each wind turbine.In order to improve the performance of ultra-short-term prediction of wind power, this paper couples the LSTM model with the Logistic model and combines it with Graph Convolutional Neural Network (GCN) to construct the ultra-short-term prediction model of wind power based on Logistic-LSTM-GCN, and test and analyze the prediction performance of the model.Comparing the LASSO, XGboost, LSTM, GRU and TCN-LSTM models, the MAE and RMSE of this paper's model are the lowest among all the models, which are 3.34% and 5.89%, respectively, and the R is the highest, which is 79.76%.And the MAE and RMSE predicted by the model with inputs of four-dimensional spatio-temporal feature matrix are smaller than the model with inputs of one and two dimensions, and the R value is larger than that of one and two-dimensional model.It indicates that the Logistic-LSTM-GCN model based on spatio-temporal information can extract the spatio-temporal information of wind farms more effectively, which improves the accuracy of wind cluster power prediction.In addition, with the increasing time step, the error indicators MAE, MAPE and RMSE are gradually increasing.Taking a time step of 4s for prediction, the prediction error of the model is minimized when considering multivariate variables such as wind speed, wind speed decomposition component, yaw error, wind direction, and rotor speed.This indicates that the multivariate LSTM, logistic and GCN coupled model can significantly improve the performance of ultrashort-term prediction of wind power.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».