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Advanced techniques for wind energy production forecasting: Leveraging
multi
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layer
perceptron
+
bayesian
optimization
, ensemble learning, and CNN-LSTM models
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引用
Case Studies in Chemical and Environmental Engineering
2024年 10卷
作者:
Malakouti, Seyed Matin
Karimi, Farrokh
Abdollahi, Hamid
Menhaj, Mohammad Bagher
Suratgar, Amir Abolfazl
Moradi, Mohammad Hassan
Distributed and Intelligent Optimization Research Laboratory
Department of Electrical Engineering Amirkabir University of Technology
Research Fellow
Institute for Research in Fundamental Sciences (IPM) Sharif University of Technology
Department of Biomedical Engineering
BioelectricAmirkabir University of Technology
Due to the shortage of fossil fuels in many countries, power plants that rely on fossil fuels will be phased out in favor of wind turbines as the primary source of energy generation. These fossil fuel plants wreak hav...
详细信息
Due to the shortage of fossil fuels in many countries, power plants that rely on fossil fuels will be phased out in favor of wind turbines as the primary source of energy generation. These fossil fuel plants wreak havoc on the natural world, making humans and other life forms susceptible to illness. The production potential of wind turbines was investigated. Consequently, methods such as XGBOOST,
multi-layer perceptron with bayesian optimization
(MLP + BO), Gradient Boosting Regression Tree (GBDT), Ensemble (gradient boosting and xgboost), and CNN Long Short-Term Memory (CNN-LSTM) have been utilized. A mean square error (MSE) of 7.2 in 45 seconds was achieved using the Ensemble technique, and an MSE of 6.8 in 450 seconds was obtained with the CNN-LSTM method. Wind power is readily available and straightforward to acquire globally, indicating its potential as a reliable and sustainable energy source. © 2024 The Author(s)
关键词:
CNN-LSTM method
Ensemble (gradient boosting and xgboost)
multi-layer perceptron with bayesian optimization
Wind turbines
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