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.

Noise-intensification data augmented machine learning for day-ahead wind power forecast

Permanent lenke
https://hdl.handle.net/10037/25449
DOI
https://doi.org/10.1016/j.egyr.2022.05.265
Thumbnail
Åpne
article.pdf (725.7Kb)
Publisert versjon (PDF)
Dato
2022-06-10
Type
Journal article
Tidsskriftartikkel
Peer reviewed

Forfatter
Chen, Hao; Birkelund, Yngve; Batalden, Bjørn-Morten; Barabadi, Abbas
Sammendrag
The day-ahead wind power forecast is essential for the designation of dispatch schedules for the grid and rational arrangement for production planning by power generation companies. This paper specifically investigates the effect of adding noise to the original wind data for forecasting models. Linear regression, artificial neural networks, and adaptive boosting predictive models based on data-intensification white noise and uniform noise are evaluated in detail and their superiority over the original data-based models is compared. The results demonstrate that solely injecting noise into the dataset can statistically boost the performance of all forecasting models with learning algorithms. The findings of this study suggest a fresh perspective for developing wind power prediction models and carry certain wind energy engineering merits.
Forlag
Elsevier
Sitering
Chen, Birkelund, Batalden, Barabadi. Noise-intensification data augmented machine learning for day-ahead wind power forecast. Energy Reports. 2022
Metadata
Vis full innførsel
Samlinger
  • Artikler, rapporter og annet (teknologi og sikkerhet) [361]
Copyright 2022 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