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Wind power forecasting
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新方法分解风力发电预测不确定性
研究人员开发了一种新方法，将风力发电预测中的不确定性分解为认知不确定性和随机不确定性。该方法使用贝叶斯后验近似和异方差神经网络回归来区分数据噪声引起的不确定性和模型限制引起的不确定性。提出的评估框架包括合成实验、真实世界数据分析和规模研究，以验证分解的准确性和实用性。
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新的ECTO框架提高了风电预测的准确性
研究人员开发了ECTO，一种用于超短期风电预测的新型框架，通过自适应地选择和利用气象数据来提高准确性。该系统采用了一个基于物理的变量选择模块来识别最相关的外源变量，以及一个外源条件状态精炼模块来应用特定站点的校正。实验表明，与现有方法相比，ECTO在各种风电场条件下实现了更低的均方误差。