Устойчивое краткосрочное прогнозирование скорости ветра с помощью адаптивных компактных нейронных сетей
Прогнозирование скорости ветрового потока необходимо для интеграции ветровых электростанций в электроэнергетические системы. В последние 10 лет с развитием методов искусственного интеллекта и вычислительных мощностей модели прогнозирования становятся все более сложными. Но при этом теряется устойчивость таких моделей к изменениям условий работы, так как сложные модели имеют высокий риск переобучения. Целью работы является разработка модели машинного обучения для краткосрочного прогнозирования скорости ветра с приемлемой точностью, но высокой устойчивостью при последующей эксплуатации, и с возможностью автоматического дообучения в реальном времени. Для достижения поставленной цели предложен компактный многослойный перцептрон, обучаемый только на ретроспективных данных о скорости ветра. Наиболее существенными результатами являются соединение простой архитектуры нейросетевой модели с функцией активации ReLU, методом обучения Adam, разработанными для глубоких нейронных сетей, а также в процедуре автоматической настройки гипер-параметров сети с помощью метода Grid search с открытыми верхними границами. Модель обучались на данных осеннего периода, а тестировались на данных зимнего периода, таким образом исследование было приближено к реальной ситуации, когда разработанная модель вводится в эксплуатацию и должна без внесения изменений начать работать в новых условиях. Было проведено сравнение с наиболее простыми и надежными адаптивными методами прогнозирования: моделями Брауна и Хольта. Значимость исследования заключается в полученном подтверждении того, что компактные нейронные сети при использовании ReLU, Adam и Grid search практически не уступают адаптивным моделям с точки зрения быстроты настройки на задачу и риска последующего расхождения точности на обучающих данных и данных, которые будут подаваться во время эксплуатации. При этом компактные нейронные сети позволяют получать более точные прогнозы, а за счет малого размера они быстро обучаются и обучение может выполняться автоматически при поступлении новых данных.