Ultra-short-term forecasting of wind power based on multi-task learning and LSTM

期限(时间) 人工神经网络 自回归积分移动平均 风速 任务(项目管理) 风力发电 循环神经网络 序列(生物学) 计算机科学 人工智能 相关系数 功率(物理) 特征(语言学) 机器学习 时间序列 工程类 电气工程 气象学 物理 系统工程 哲学 生物 量子力学 遗传学 语言学
作者
Junqiang Wei,Xuejie Wu,Tianming Yang,Runhai Jiao
出处
期刊:International Journal of Electrical Power & Energy Systems [Elsevier BV]
卷期号:149: 109073-109073 被引量:64
标识
DOI:10.1016/j.ijepes.2023.109073
摘要

In order to achieve high precision ultra-short-term prediction of wind power, a new ultra-short-term prediction method for wind power is proposed by combining the maximal information coefficient (MIC) with multi-task learning (MTL) and long short-term memory (LSTM) network. First, the correlation analysis method is used to analyze the MIC correlation of wind power sequence and wind speed sequence, the MIC correlation between the alternative sequence, the wind power sequence and the wind speed sequence, respectively. The feature input sequence of the neural network is constructed base on the correlation analysis results. Second, taking wind speed prediction as the auxiliary task and wind power prediction as the main task, LSTM based prediction network was constructed using MTL framework, and the network parameters were optimized by grid search. Finally, based on the historical data of a wind farm in the United States, the case study verifies that the proposed method gains higher prediction accuracy than other existing methods modeling wind speed as a feature, such as single-task LSTM neural network, BP neural network and traditional ARIMA model.
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