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.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
超帅连虎完成签到,获得积分10
1秒前
如意的冰双完成签到 ,获得积分10
2秒前
Dully97给Dully97的求助进行了留言
3秒前
3秒前
四辈完成签到,获得积分10
4秒前
妹妹完成签到,获得积分20
5秒前
fd163c应助Advance.Cheng采纳,获得10
5秒前
LaTeXer应助自由老头采纳,获得100
5秒前
崔浩宇发布了新的文献求助10
7秒前
NexusExplorer应助fiell采纳,获得10
7秒前
勤劳的乐安完成签到,获得积分10
8秒前
kitty发布了新的文献求助20
9秒前
kiltorh完成签到,获得积分10
9秒前
Orange应助平常的路人采纳,获得10
9秒前
10秒前
风犬少年完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
懒懒洋洋洋完成签到 ,获得积分10
10秒前
11秒前
詹密完成签到,获得积分10
11秒前
积极含羞草完成签到,获得积分10
12秒前
故事的小红花完成签到,获得积分10
12秒前
QWDSA完成签到,获得积分10
13秒前
龙华之士发布了新的文献求助10
14秒前
14秒前
北冥有鱼完成签到,获得积分10
16秒前
Yddear发布了新的文献求助10
16秒前
manfullmoon完成签到,获得积分10
16秒前
鲨鱼也蛀牙完成签到,获得积分10
16秒前
Dragon完成签到 ,获得积分10
16秒前
16秒前
李健应助小王采纳,获得10
17秒前
云轩完成签到,获得积分10
19秒前
顾矜应助王铂然采纳,获得10
20秒前
20秒前
20秒前
岩下松风完成签到,获得积分10
21秒前
zzzyyyuuu完成签到 ,获得积分10
21秒前
默默白桃完成签到 ,获得积分10
21秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
Research on Disturbance Rejection Control Algorithm for Aerial Operation Robots 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038446
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3576149
关于积分的说明 11374627
捐赠科研通 3305875
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819354
邀请新用户注册赠送积分活动 892680
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815048