Wind energy forecasting methods: A case study of the long short term memory model (LSTM)

Abstract

Bu tez, rüzgâr enerjisi tahmininin alanını ilerletmeyi ve sürdürülebilir enerji yönetimini teşvik etmeyi amaçlayarak üç ayrı araştırma bileşeninden elde edilen bulguları sentezlemektedir. İlk çalışma, Long Short-Term Memory (LSTM) ve diğer metodolojileri kullanarak rüzgâr enerjisi tahminini araştırır. Araştırma, rüzgâr hızı verilerine dayalı güç üretimini öngörme odaklıdır ve eksik değerler ve mevsimsel desenlere yönelik zorlukları ele alır. İlk analizlerden elde edilen sonuçlar, ARIMA modelleri ve rüzgâr hızı ile güç üretimi arasındaki korelasyon değerlendirmelerini içerir ve özellikle Temmuz, Ağustos ve Eylül aylarında güç üretiminde belirgin zirvelerin olduğunu, bunun rüzgâr hızı dalgalanmaları ile uyumlu olduğunu ortaya koyar. Çalışma, 2.5 metrenin üzerindeki rüzgâr hızlarının güç üretimini başlattığını, 8 m/s civarında zirve yaptığını ve grafiksel temsillerin rüzgâr hızı ile güç üretimi arasında bir sigmoid ilişkiyi gösterdiğini belirledi. Ardından, SARIMA modelinin başarısızlığının ardından alternatif modelleme yaklaşımları keşfedildi. XG Boost, Random Forest Regressor ve LSTM, görselleştirme ve istatistiksel analiz yoluyla veri setinin özelliklerinin detaylı bir incelemesi ile birlikte değerlendirildi. Eksik hücrelerin yaygınlığı, titiz veri işleme öneminin vurgulanmasına neden oldu. Veri genel bakışı ve ön işleme aşaması, veri ithalatı sürecini, tarih sütununun tanınmasını, yinelenen girişlerin işlenmesini ve Pandas profillemesi ile boxplot keşfini detaylandırdı. "Active Power" ve "Ambient Temperature" gibi temel değişkenler ele alındı, eksik değerlerin zorluğu ve gereksiz değişkenlerin tanımlanmasıyla ilgili olarak vurgulandı. Son aşama, kullanılan yöntemi kapsayan, doğru analiz için eksik veri noktalarına ve anormalliklere odaklanan bir yöntemdir. Titiz temizlik süreci, model seçimi (SARIMA, XG Boost, Random Forest Regressor, LSTM) ve bunların performansı tartışıldı. Ayrıca, veri doğruluğunun önemi, rüzgâr hızının güç üretimine etkisi ve rüzgâr enerjisi dinamiklerini etkili bir şekilde yakalamak için çeşitli modelleme yöntemlerinin gerekliliği vurgulandı. Bu bulgulara dayanarak, rüzgâr enerjisi tahminini ve sürdürülebilir yönetimi ilerletmeye yönelik bir dizi öneri getirildi. Veri seti kalitesini ve güvenilirliğini artırmak için eksik değerlerin, aykırı değerlerin ve gürültünün işlenmesini içeren gelişmiş veri ön işleme yöntemleri önerildi. Daha doğru tahminler için klasik istatistik metodolojilerini ve makine öğrenimi algoritmalarını birleştiren hibrit modelleme teknolojileri önerildi. Rüzgâr enerjisi tahminine etki eden meteorolojik ve coğrafi unsurların özellik mühendisliği metodolojilerine eklenmesi, güç üretimini daha iyi anlamak için önerildi. İlgili değişkenlerle rüzgâr enerjisi üretimi arasındaki ilişkiyi anlamak için daha yorumlanabilir modeller geliştirmek, bilinçli kararlar için vurgulandı. Model ortalaması ve yığma gibi ensemble öğrenme yöntemleri, model kusurlarını en aza indirerek tahmin doğruluğunu artırmak amacıyla önerildi. Dinamik hava durumu desenlerini ve çevresel koşulları yakalamak için gerçek zamanlı veri akışları ve gelişmiş izleme sistemlerinin kullanımı, uyarlanabilir tahmin modelleri için teşvik edildi. Tahmin modelinin parametre ayarlarıile ilgili hassasiyet çalışması, rüzgâr enerjisi üretimini etkileyen en ilgili değişkenleri belirlemek amacıyla önerildi. Farklı coğrafi konumlar ve çevresel koşullar arasında tahmin modellerinin güvenilirliği ve genelleme yeteneğinin sağlanması, kapsamlı geriye dönük test ve çeşitli veri setlerinde doğrulama dahil olmak üzere, sıkı model doğrulama ve doğrulama ile vurgulandı. Değişen iklim dinamikleri ve küresel enerji talepleri karşısında sürdürülebilir enerji altyapısı planlamak için uzun vadeli rüzgâr enerjisi üretimi tahmin çalışmaları önerildi. Son olarak, akademik kurumlar, endüstri paydaşları ve devlet kurumlarının iş birliği yaparak dünya genelinde rüzgâr enerjisi tahmin teknolojileri ve sürdürülebilir enerji uygulamaları için bilgi, veri ve yenilikçi çözümleri paylaşmaları teşvik edildi. Bu kapsamlı yaklaşım, rüzgâr enerjisi tahmininin ilerlemesine katkıda bulunmayı ve sürdürülebilir enerji yönetimi uygulamalarını teşvik etmeyi amaçlamaktadır.

This thesis synthesizes findings from three distinct research components, aiming to advance the field of wind energy prediction and promote sustainable energy management. The initial study explores wind energy prediction utilizing Long Short-Term Memory (LSTM) and other methodologies. The investigation focuses on forecasting power output based on wind speed data, addressing challenges related to missing values and seasonal patterns. Results from initial analyses, including ARIMA models and correlation assessments between wind speed and power output, revealed distinct peaks in power output during specific months, notably July, August, and September, corresponding with wind speed fluctuations. The study identified that wind speeds above 2.5 meters per second initiate power generation, peaking around 8 m/s, with graphical representations indicating a sigmoid relationship between wind speed and power output. Subsequently, alternative modeling approaches were explored after the failure of the SARIMA model. XG Boost, Random Forest Regressor, and LSTM were considered, with a detailed examination of the dataset's properties through visualization and statistical analysis. The prevalence of missing cells underscored the importance of meticulous data handling. The data overview and preprocessing phase detailed the process of data importation, recognition of the date column, handling of duplicate entries, and exploration through Pandas profiling and boxplots. Key variables such as "Active Power" and "Ambient Temperature" were discussed, along with the challenge of missing values and the identification of redundant variables. The final phase encapsulated the methodology used, emphasizing the importance of addressing missing data points and anomalies for accurate analysis. The rigorous cleaning process, model selection (SARIMA, XG Boost, Random Forest Regressor, LSTM), and their respective performance were discussed. Furthermore, the significance of data accuracy, the impact of wind speed on power output, and the necessity for varied modeling methods to capture wind energy dynamics effectively were highlighted. Building on these findings, several recommendations for advancing wind energy prediction and sustainable management were proposed. Advanced data pre-processing methods were suggested to enhance dataset quality and dependability, including the handling of missing values, outliers, and noise. Hybrid modeling technologies that combine classical statistical methodologies and machine learning algorithms were recommended for more accurate predictions. Incorporating meteorological and geographical elements into feature engineering methodologies was suggested to better understand power output. Developing more interpretable models to comprehend the relationship between relevant variables and wind energy generation was emphasized for informed decision-making. Ensemble learning methods, such as model averaging and stacking, were proposed to increase prediction accuracy by minimizing model flaws. The utilization of real-time data streams and advanced monitoring systems for dynamic weather patterns and environmental conditions was encouraged for adaptive forecasting models. A rigorous sensitivity study was suggested to assess forecasting model robustness to parameter adjustments, identifying the most relevant variables affecting wind energy generation. Ensuring the reliability and generalizability of forecasting models across different geographical locations and environmental conditions was emphasized through rigorous model validation and verification. Long-term wind energy generation forecasting studies were proposed to plan sustainable energy infrastructure in the face of changing climate dynamics and global energy demands. Finally, collaboration between academic institutions, industry stakeholders, and government agencies was encouraged to share knowledge, data, and innovative solutions for wind energy forecasting technologies and sustainable energy practices worldwide. This comprehensive approach aims to contribute to the advancement of wind energy prediction and foster sustainable energy management practices