3、可再生能源预测中的机器学习与计算机视觉技术

可再生能源预测中的机器学习与计算机视觉技术

1. 引言

可再生能源，如风能和太阳能，在满足全球能源需求方面的重要性日益凸显。然而，这些能源的多样性和不可预测性给能源系统运营商带来了诸多挑战。为了维持能源系统的稳定性和可靠性，准确预测可再生能源的产量至关重要。目前，深度学习（DL）和机器学习（ML）已成为预测可再生能源输出的强大工具。

2. 研究背景

在智能电网（SGs）的背景下，风能被公认为可靠且环保的分布式发电（DG）形式。因此，提高特定类型风力涡轮机的可靠性、预测和故障检测能力的研究具有重要意义。

2.1 数据收集与分析

准确及时的数据收集对于确保供应链的可靠供应至关重要。智能电网中，除了传统电表，还广泛使用远程终端单元（RTUs）、智能电子设备（IDEs）和智能电表等数据收集设备。无线传感器网络（WSN）和无线多媒体传感器网络（WMSN）的发展，使得从各种来源获取数据变得更加便捷，也为智能电网的智能监控和管理提供了可能。

2.2 机器学习在风力涡轮机管理中的应用

许多研究致力于通过风速估计来管理风力涡轮机。例如，开发人工神经网络（ANN）以准确估计发电量，作为诊断和预测工具。然而，以往的研究并未充分利用机器学习和计算机视觉技术来精确估计角速度。

3. 机器学习在可再生能源预测中的应用

3.1 可再生能源的分布

太阳能和风能在可再生能源中占比约50%，其余五种能源合计占比不到5%。不同的机器学习方法可用于预测可再生能源的产量。

3.2 监督学习

监督学习是一种需要输入标记数据