• English
    • العربية
  • English
  • تسجيل الدخول
  • جامعة قطر
  • مكتبة جامعة قطر
  •  الصفحة الرئيسية
  • الوحدات والمجموعات
  • المساعدة
    • إرسال الأعمال الأكاديمية
    • سياسات الناشر
    • أدلة المستخدم
    • الأسئلة الأكثر تكراراً
  • عن المستودع الرقمي
    • الرؤية والرسالة
عرض التسجيلة 
  •   مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مراكز البحث
  • مركز الكندي لبحوث الحوسبة
  • الشبكات وخدمات البنية التحتية للمعلومات والبيانات
  • عرض التسجيلة
  • مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مراكز البحث
  • مركز الكندي لبحوث الحوسبة
  • الشبكات وخدمات البنية التحتية للمعلومات والبيانات
  • عرض التسجيلة
  •      
  •  
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Probabilistic Wind Power Forecasting Using Optimized Deep Auto-Regressive Recurrent Neural Networks

    عرض / فتح
    Probabilistic_Wind_Power_Forecasting_Using_Optimized_Deep_Auto-Regressive_Recurrent_Neural_Networks.pdf (2.709Mb)
    التاريخ
    2023
    المؤلف
    Arora, Parul
    Jalali, Seyed Mohammad Jafar
    Ahmadian, Sajad
    Panigrahi, B. K.
    Suganthan, P. N.
    Khosravi, Abbas
    ...show more authors ...show less authors
    البيانات الوصفية
    عرض كامل للتسجيلة
    الملخص
    Wind power forecasting is very crucial for power system planning and scheduling. Deep neural networks (DNNs) are widely used in forecasting applications due to their exceptional performance. However, the DNNs' architectural configuration has a significant impact on their performance, and the selection of proper hyper-parameters determines the success or failure of these models. Therefore, one of the challenging issues in DNNs is how to assess their hyper-parameter values effectively. Most of the previous researches in the literature have tuned the DNNs' hyper-parameters manually, which is a weak and time-consuming task. Using optimization/evolutionary algorithms is an effective way to obtain the optimal values of DNNs' hyper-parameters automatically. In this article, we propose a novel evolutionary algorithm that is based on the grasshopper optimization algorithm (GOA) improved by adding two evolutionary operators, opposition-based learning and chaos theory, to the optimization process. Overall, a novel probabilistic wind power forecasting model named neural GOA deep auto-regressive (NGOA-DeepAr) is proposed based on an auto-regressive recurrent neural network in which the proposed evolutionary algorithm has optimized its hyper-parameters. The performance of the proposed NGOA-DeepAr model is tested on two different datasets: One is the publicly available GEFCom-2014 dataset and the other is the Australian Energy Market Operator dataset. The prediction interval coverage probability and pinball loss for the two datasets are $[0.902, 0.320]$ and $[0.933, 1.4885]$, respectively. According to the experimental findings, our proposed NGOA-DeepAr is much faster in learning and outperforms the benchmark DNNs and the other neuroevolutionary models. 2005-2012 IEEE.
    DOI/handle
    http://dx.doi.org/10.1109/TII.2022.3160696
    http://hdl.handle.net/10576/62243
    المجموعات
    • الشبكات وخدمات البنية التحتية للمعلومات والبيانات [‎142‎ items ]

    entitlement


    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    الصفحة الرئيسية

    أرسل عملك التابع لجامعة قطر

    تصفح

    محتويات مركز المجموعات الرقمية
      الوحدات والمجموعات تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر
    هذه المجموعة
      تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر

    حسابي

    تسجيل الدخول

    إحصائيات

    عرض إحصائيات الاستخدام

    عن المستودع الرقمي

    الرؤية والرسالة

    المساعدة

    إرسال الأعمال الأكاديميةسياسات الناشرأدلة المستخدمالأسئلة الأكثر تكراراً

    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    Video