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An Adaptive Approach for Probabilistic Wind Power Forecasting Based on Meta-Learning

概率逻辑 风力发电 概率预测 风电预测 计算机科学 机器学习 元学习(计算机科学) 功率(物理) 电力系统 人工智能 工程类 电气工程 系统工程 量子力学 物理 任务(项目管理)
作者
Zichao Meng,Ye Guo,Hongbin Sun
出处
期刊:IEEE Transactions on Sustainable Energy [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:15 (3): 1814-1833 被引量:1
标识
DOI:10.1109/tste.2024.3379835
摘要

This paper studies an adaptive approach for probabilistic wind power forecasting (WPF) including offline and online learning procedures. In the offline learning stage, a base forecast model is trained via inner and outer loop updates of meta-learning, which endows the base forecast model with excellent adaptability to different forecast tasks, i.e., probabilistic WPF with different lead times or locations. In the online learning stage, the base forecast model is applied to online forecasting combined with incremental learning techniques. On this basis, the online forecast takes full advantage of recent information and the adaptability of the base forecast model. Two applications are developed based on our proposed approach concerning forecasting with different lead times (temporal adaptation) and forecasting for newly established wind farms (spatial adaptation), respectively. Numerical tests were conducted on real-world wind power data sets. Simulation results validate the advantages in adaptivity of the proposed methods compared with existing alternatives.
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