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面向涡轮位置感知的多十年风能预测研究
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原文中文，约1700字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了基于机器学习和物理模型的可再生能源发电预测研究，重点在太阳能和风能。研究提出了HSTTN和HyperDS等新模型，优化气象数据的使用，提高了预测准确性并降低系统成本。同时，利用深度学习和生成对抗网络，探讨了气候变化应对中的不确定性问题，并提出改进的随机校准方法。
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关键要点
- 提出了一个包含120个太阳能和273个风电站的时间序列数据集，结合物理模型和真实气象测量进行虚拟电厂仿真。
- 开发了基于机器和深度学习的“后向预测”模型，以重建需求记录并研究温度变化对需求的影响。
- 探讨了多模态学习和端到端学习方法，结合全天空影像和气象数据预测可再生能源发电量，降低系统成本30%。
- 提出了基于Transformer Network的HSTTN模型，增强长期风力发电预测的空间和时间特征。
- 研究发现cross-temporal reconciliation在多个时间聚合上优于individual cross-sectional reconciliation，鼓励机器学习模型在短期风力预测中的应用。
- 介绍了HyperDS天气降尺度模型，通过集成多尺度观测信息实现气象场建模，优于其他基准模型。
- 使用深度学习方法进行风能数据预测，卷积神经网络在48小时风力预测中表现最佳，平均归一化均方根误差降至22%。
- 提出了三种改进GANs随机校准的方法，以提高气候变量的预测性能，尤其是在捕捉极端事件方面。
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延伸问答
HSTTN模型的主要优势是什么？
HSTTN模型通过增强空间和时间特征，提升了长期风力发电预测的准确性，性能优于现有解决方案。
HyperDS模型是如何改进气象场建模的？
HyperDS模型通过集成多尺度观测信息，实现了连续尺度建模的气象场效果，优于其他基准模型。
如何利用深度学习提高风能预测的准确性？
使用卷积神经网络进行风能数据预测，能够将48小时风力预测的平均归一化均方根误差降至22%。
多模态学习方法在可再生能源预测中有什么优势？
多模态学习结合全天空影像和气象数据，能够降低系统成本30%，提高可再生能源发电量的预测准确性。
文章中提到的随机校准方法有哪些？
提出了三种改进GANs随机校准的方法：在网络内部注入噪声、调整训练过程以考虑随机性、使用概率损失度量。
研究中如何评估气象数据的使用效果？
通过结合物理模型和真实气象测量值进行虚拟电厂仿真，评估天气预报为基础的功率预测效果。
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