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Communication dans un congrès

Data mining for wind power forecasting

Abstract : Short-term forecasting of wind energy production up to 2-3 days ahead is recognized as a major contribution for reliable large-scale wind power integration. Increasing the value of wind generation through the improvement of prediction systems performance is recognised as one of the priorities in wind energy research needs for the coming years. This paper aims to evaluate Data Mining type of models for wind power forecasting. Models that are examined include neural networks, support vector machines, the recently proposed regression trees approach, and others. Evaluation results are presented for several real wind farms.
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Communication dans un congrès
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https://hal-mines-paristech.archives-ouvertes.fr/hal-00506101
Contributeur : Magalie Prudon <>
Soumis le : mardi 27 juillet 2010 - 11:06:55
Dernière modification le : jeudi 24 septembre 2020 - 17:22:03
Archivage à long terme le : : mardi 23 octobre 2012 - 11:26:36

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A2DD0E3Dd01.pdf
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Identifiants

  • HAL Id : hal-00506101, version 1

Citation

Lionel Fugon, Jérémie Juban, Georges Kariniotakis. Data mining for wind power forecasting. European Wind Energy Conference & Exhibition EWEC 2008, Mar 2008, Brussels, Belgium. 6 p. ⟨hal-00506101⟩

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