KDDFeb, 2023

BUAA_BIGSCity: 基于时空图神经网络的风力发电预测（百度 KDD CUP 2022）

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TL;DR本文介绍了一种使用空间 - 时间图神经网络建立的风力发电预测模型。本方法在 2022 年度百度 KDD 大赛中取得了较好的成绩，并通过将 AGCRN 和 MTGNN 两种模型进行集成得到更好的结果，测试集的 RMSE 分数为 - 45.36026。
发现论文，激发创造
  • KDD CUP 2022 风力发电预测 Team 88VIP 解决方案

    该研究针对时空动态风力数据集提出了时间序列预测任务，采用梯度提升决策树与循环神经网络相结合作为解决方案，辅以特征工程和评估设计，取得了较好的预测结果。

    Aug, 2022

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    如何将风能融入电网以实现碳中和和可持续发展，以及风能预测的挑战和解决方案。

    Jul, 2023

  • 利用 SCADA 数据和连续学习进行风力发电预测的偏差校正

    通过评估和比较四种基于机器学习的风力发电预测模型，我们发现卷积神经网络在纠正和改进从数值天气预报模型中提取的 48 小时风力预测方面取得了最好的结果，平均归一化均方根误差降至 22％，同时减少了均方根误差，并且未来研究应当探究模型流程的变化以提高预测性能。此外，我们引入了连续学习策略，该策略在新数据可用时取得了最高的预测性能提升。

    Feb, 2024

  • 一种用于多步风力预测的并行 CNN-RNN 方法

    本文提出了一种融合卷积神经网络和循环神经网络的 CNN-RNN 结构，使用来自地理网格多个点的气象数据和风电场的时间信息进行日前风电预测，并在全球预测中取得了较好的结果，与传统模型相比，更好的实现了空间特征提取。

    Jan, 2023

  • 深度预测：基于深度学习的时空预测

    本文利用深度学习与循环神经网络算法，提出一种时空风速预测模型，并利用其进行风能预测。研究结果表明，该模型不仅可以显著提高短期预测水平，同时可以模拟并预测获得更多数据的实体之间的相互作用。

    Jul, 2017

  • 基于多地天气数据指导的高效确定性可再生能源预测

    利用多地天气预报的 U 型时间卷积自编码器（UTCAE）方法和多尺度核卷积空时注意力（MKST-Attention）机制，该研究提出了一种新的方法来确定多个发电站的确定性风能和太阳能发电预测，试验评估表明该方法在五个数据集上的日前太阳能和风能预测场景中取得了最佳结果，优于所有竞争的时序预测方法。

    Apr, 2024

  • 风龙：自动深度学习增强风力发电预测

    本文介绍了一种创新的方法，利用自动深度学习结合数值天气预报风速地图，准确预测全国范围内的短期（1 到 6 小时）风力发电。

    Feb, 2024

  • SDWPF：KDD Cup 2022 空间动态风力预测挑战赛数据集

    本文介绍了一个包括风力涡轮的空间分布和动态环境信息的独特 Spatial Dynamic Wind Power Forecasting 数据集（SDWPF），并利用该数据集进行了 Baidu KDD Cup 2022 的模拟。

    Aug, 2022

  • 基于注意力门控循环神经网络和误差更正策略的短期风速预测模型

    基于改进的门控循环神经网络（AtGRU）和错误校正策略，本论文提出了一种短期风速预测模型。该模型通过使用 AtGRU 模型作为初步预测器和 GRU 模型作为错误纠正器，利用 Singular Spectrum Analysis (SSA) 对风速序列降噪，并通过 Variational Modal Decomposition (VMD) 对预测误差进行训练。在三个案例研究中，该模型在 Woodburn、St. Thomas 和 Santa Cruz 的风速预测中表现出色，明显提高了风速预测的准确性。

    Apr, 2024

  • 面向易受野火影响地区的广义多因素深度学习电力负荷预测模型

    该文提出了一种基于 Gated Recurrent Unit 的深度学习方法，用于预测澳大利亚维多利亚州在野火季节中的电力负荷，模型考虑到多个因素，使用降温关联因素以及灵活的数据输入结构，与 LSTM 相比表现更好，可以实现 3％的平均预测 MAPE，对维多利亚州而言可能有年度能源节约 8046 万澳元的潜在效益。

    Apr, 2023