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Time Adaptive Conditional Kernel Density Estimation for Wind Power Forecasting

Título
Time Adaptive Conditional Kernel Density Estimation for Wind Power Forecasting
Tipo
Artigo em Revista Científica Internacional
Ano
2012
Autores
Ricardo Bessa
(Autor)
FEUP
Vladimiro Miranda
(Autor)
FEUP
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Audun Botterud
(Autor)
Outra
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Jianhui Wang
(Autor)
Outra
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Emil Constantinescu
(Autor)
Outra
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Revista
Vol. 3 4
Páginas: 660-669
ISSN: 1949-3029
Editora: IEEE
Classificação Científica
FOS: Ciências da engenharia e tecnologias > Engenharia electrotécnica, electrónica e informática
CORDIS: Ciências Tecnológicas > Engenharia > Engenharia electrotécnica
Outras Informações
ID Authenticus: P-005-A4J
Abstract (EN): This paper reports the application of a new kernel density estimation model based on the Nadaraya-Watson estimator, for the problem of wind power uncertainty forecasting. The new model is described, including the use of kernels specific to the wind power problem. A novel time-adaptive approach is presented. The quality of the new model is benchmarked against a splines quantile regression model currently in use in the industry. The case studies refer to two distinct wind farms in the United States and show that the new model produces better results, evaluated with suitable quality metrics such as calibration, sharpness, and skill score.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Nº de páginas: 10
Documentos
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