4 research outputs found
Wind Energy Forecasting at Different Time Horizons with Individual and Global Models
This paper has been presented at: 14th IFIP International Conference on Artificial Intelligence Applications and InnovationsIn this work two different machine learning approaches have been studied to predict wind power for different time horizons: individual and global models. The individual approach constructs a model for each horizon while the global approach obtains a single model that can be used for all horizons. Both approaches have advantages and disadvantages. Each individual model is trained with data pertaining to a single horizon, thus it can be specific for that horizon, but can use fewer data for training than the global model, which is constructed with data belonging to all horizons. Support Vector Machines have been used for constructing the individual and global models. This study has been tested on energy production data obtained from the Sotavento wind farm and meteorological data from the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, for a 5 × 5 grid around Sotavento. Also, given the large amount of variables involved, a feature selection algorithm (Sequential Forward Selection) has been used in order to improve the performance of the models. Experimental results show that the global model is more accurate than the individual ones, specially when feature selection is used.The authors acknowledge financial support granted by the Spanish Ministry of Science under contract ENE2014-56126-C2-2-R
Channel measurement campaigns for wireless industrial automation
Um vernetzte und dennoch flexible Herstellungsprozesse zu ermöglichen, wird die Industrie der Zukunft voll von der Digitalisierung durchdrungen sein. In diesem Zusammenhang bieten insbesondere drahtlose Technologien Vorteile für die industrielle Automatisierungstechnik. Jedoch stellt die hohe Dichte an metallischen Objekten und die sich hieraus ergebende Mehrwegeausbreitung des Sendesignals mit Schwundkanälen eine große Herausforderung für den verlässlichen Einsatz von drahtlosen Übertragungssystemen im industriellen Umfeld dar. Um die Gegebenheiten der Signalausbreitung in industriellen Umgebungen zu erfassen, werden in diesem Beitrag die Ergebnisse verschiedener Kanalmesskampagnen präsentiert. Die Messkampagnen wurden durch die deutsche Forschungsinitiative „Zuverlässige drahtlose Kommunikation in der Industrie“ gefördert und decken drahtlose Kommunikation im optischen Spektrum sowie im Spektrum unterhalb von 6 GHz ab. Es werden statistische Analysen verschiedener Einflussgrößen des drahtlosen Kanals durchgeführt. Abschließend diskutieren wir die Bedeutung der Ergebnisse für die Entwicklung industrieller drahtloser Kanalmodelle