Very-Short Term Wind Speed Forecasting Via Distance Algorithm in Machine Learning
Publish place: Journal of Modeling & Simulation in Electrical & Electronics Engineering، Vol: 2، Issue: 3
Publish Year: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: English
View: 26
This Paper With 6 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_MSEEE-2-3_003
تاریخ نمایه سازی: 2 مهر 1403
Abstract:
This paper proposes distance matrices, Euclidean, and offset translation methods in machine learning prediction of wind speed. The primary aim for this research is to design forecasting models for very short-term and short-term wind speed prediction based on these two methods by using historical data on wind speed. The test data is collected at a wind power station at ۱۰ minutes intervals. Furthermore, we evaluate the output in different time horizons in comparison to the benchmark method (persistence). To ensure the output results, comparing this method with the persistence method is essential. The proposed method performance was evaluated and compared with the conventional persistence method performance in terms of mean absolute error.
Authors
Alireza Shaterzadeh Yazdi
Department of Electrical Engineering, Bahcesehir University, Istanbul, Turkey.
Cavit Fatih Kucuktezcan
Department of Electrical Engineering, Bahcesehir University, Istanbul, Turkey.
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :