프로바빌리스틱 풍력 발전 예측에서 누락된 값 처리

Kernekoncepter

누락된 값 처리의 중요성과 효율적인 발전 예측 방법 소개

Resumé

• 머신러닝 기술을 사용한 프로바빌리스틱 풍력 발전 예측의 성공적인 활용
• 누락된 값 처리의 중요성과 이에 대한 접근 방법 소개
• 제안된 발전 예측 방법의 성능과 효율성 비교
• 누락된 값 처리에 대한 다양한 전략과 이에 따른 결과 분석

Statistik

"데이터 세트는 7년간의 시간별 데이터를 포함하며, 80%는 훈련 세트로, 나머지 20%는 테스트 세트로 할당되었습니다."
"평균 CRPS 값은 7.3입니다."

Citater

"데이터 세트에서 누락된 값은 에너지 부문에서 일반적으로 흔하며, 모델 추정 및 예측에 도전을 제기합니다."
"제안된 방법은 전처리 없이 운영 예측 단계에서 쉽게 사용할 수 있으며, 한 번에 여러 확률적 시나리오를 생성할 수 있습니다."

Vigtigste indsigter udtrukket fra

Tackling Missing Values in Probabilistic Wind Power Forecasting

by Honglin Wen,... kl. arxiv.org 03-07-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.03631.pdf

Dybere Forespørgsler

어떻게 누락된 값 처리를 위한 다양한 전략이 발전 예측 성능에 영향을 미치는가?

누락된 값 처리 전략은 발전 예측 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 기존의 "impute, then predict" 방법은 먼저 누락된 값을 보완한 후 모델을 학습하고 예측하는 방식이지만, 이는 누락된 값의 보완이 부정확할 경우 예측 성능을 저하시킬 수 있습니다. 반면에 제안된 방법은 누락된 값과 예측 대상을 동시에 다루며 관측에 기반하여 동시에 모든 미지의 값을 예측합니다. 이를 통해 잠재 변수의 분포를 추정하고 더 나은 성능을 달성할 수 있습니다. 또한, "universal imputation" 전략은 MAR 가정 하에 작동하므로 누락된 값이 무작위로 발생하지 않더라도 대처할 수 있는 강력한 방법입니다. 이러한 방법은 누락된 값의 보완이 정확하고 효율적이며, 발전 예측 성능을 향상시킬 수 있습니다.