Improving short-term wind speed forecasts using regime-switching spatio-temporal covariance models
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a methodology for forecasting short-term wind speed over a broad geographical area using regime-switching covariance models. We establish a theoretical framework for a regime-switching covariance model where the predominant wind speed and direction alter the space–time asymmetry in wind speed covariances. Using a Markovian framework in time, we define regime-specific dynamics in such a way that the long-term statistics in each regime agree with a particular parametric covariance function. A new form of the Lagrangian covariance function is proposed to incorporate prevailing wind dynamics into the wind process. Furthermore, by working with a discrete domain in space, we validate the positive definiteness constraint of the covariance functions numerically, which widens our choices for candidate functions since we are not restricted to those that are theoretically established to be positive definite. Our methodology is applied to predict wind speed up to 6-h ahead at 131 weather stations across Alberta, a region spanning over 660 000 km2. Results from a 2-year test dataset show that incorporating prevailing wind speed and direction improves forecasts in areas with consistent wind patterns. In regions with more complex wind dynamics, a symmetric model with relaxed parameter constraints performs better. This approach provides a flexible and scalable framework for short-term wind forecasting, particularly useful for large-scale wind energy applications.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».