ub.xmlui.mirage2.page-structure.muninLogoub.xmlui.mirage2.page-structure.openResearchArchiveLogo
    • EnglishEnglish
    • norsknorsk
  • Velg spraaknorsk 
    • EnglishEnglish
    • norsknorsk
  • Administrasjon/UB
Vis innførsel 
  •   Hjem
  • Fakultet for naturvitenskap og teknologi
  • Institutt for teknologi og sikkerhet
  • Artikler, rapporter og annet (teknologi og sikkerhet)
  • Vis innførsel
  •   Hjem
  • Fakultet for naturvitenskap og teknologi
  • Institutt for teknologi og sikkerhet
  • Artikler, rapporter og annet (teknologi og sikkerhet)
  • Vis innførsel
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

An Evaluation on Diverse Machine Learning Algorithms for Hourly Univariate Wind Power Prediction in the Arctic

Permanent lenke
https://hdl.handle.net/10037/24257
DOI
https://doi.org/10.1088/1742-6596/2141/1/012016
Thumbnail
Åpne
article.pdf (940.1Kb)
Publisert versjon (PDF)
Dato
2021-12-23
Type
Journal article
Tidsskriftartikkel
Peer reviewed
Forfatter
Chen, Hao; Birkelund, Yngve
Sammendrag
Wind power forecasting is crucial for wind power systems, grid load balance, maintenance, and grid operation optimization. The utilization of wind energy in the Arctic regions helps reduce greenhouse gas emissions in this environmentally vulnerable area. In the present study, eight various models, seven of which are representative machine learning algorithms, are used to make 1, 2, and 3 step hourly wind power predictions for five wind parks inside the Norwegian Arctic regions, and their performance is compared. Consequently, we recommend the persistence model, multilayer perceptron, and support vector regression for univariate time-series wind power forecasting within the time horizon of 3 hours.
Forlag
IOP Publishing
Sitering
Chen H, Birkelund Y. An Evaluation on Diverse Machine Learning Algorithms for Hourly Univariate Wind Power Prediction in the Arctic. Journal of Physics: Conference Series (JPCS). 2021:1-7
Metadata
Vis full innførsel
Samlinger
  • Artikler, rapporter og annet (teknologi og sikkerhet) [360]
Copyright 2021 The Author(s)

Bla

Bla i hele MuninEnheter og samlingerForfatterlisteTittelDatoBla i denne samlingenForfatterlisteTittelDato
Logg inn

Statistikk

Antall visninger
UiT

Munin bygger på DSpace

UiT Norges Arktiske Universitet
Universitetsbiblioteket
uit.no/ub - munin@ub.uit.no

Tilgjengelighetserklæring