Short and long-term wind turbine power output prediction

In the wind energy industry, it is of great importance to develop models that accurately forecast the power output of a wind turbine, as such predictions are used for wind farm location assessment or power pricing and bidding, monitoring, and preventive maintenance. As a first step, and following the guidelines of the existing literature, we use the supervisory control and data acquisition (SCADA) data to model the wind turbine power curve (WTPC). We explore various parametric and non-parametric approaches for the modeling of the WTPC, such as parametric logistic functions, and non-parametric piecewise linear, polynomial, or cubic spline interpolation functions. We demonstrate that all aforementioned classes of models are rich enough (with respect to their relative complexity) to accurately model the WTPC, as their mean squared error (MSE) is close to the MSE lower bound calculated from the historical data. We further enhance the accuracy of our proposed model, by incorporating additional environmental factors that affect the power output, such as the ambient temperature, and the wind direction. However, all aforementioned models, when it comes to forecasting, seem to have an intrinsic limitation, due to their inability to capture the inherent auto-correlation of the data. To avoid this conundrum, we show that adding a properly scaled ARMA modeling layer increases short-term prediction performance, while keeping the long-term prediction capability of the model

Perturbed Datasets Methods for Hypothesis Testing and Structure of Corresponding Confidence Sets

Hypothesis testing methods that do not rely on exact distribution assumptions have been emerging lately. The method of sign-perturbed sums (SPS) is capable of characterizing confidence regions with exact confidence levels for linear regression and linear dynamical systems parameter estimation problems if the noise distribution is symmetric. This paper describes a general family of hypothesis testing methods that have an exact user chosen confidence level based on finite sample count and without relying on an assumed noise distribution. It is shown that the SPS method belongs to this family and we provide another hypothesis test for the case where the symmetry assumption is replaced with exchangeability. In the case of linear regression problems it is shown that the confidence regions are connected, bounded and possibly non-convex sets in both cases. To highlight the importance of understanding the structure of confidence regions corresponding to such hypothesis tests it is shown that confidence sets for linear dynamical systems parameter estimates generated using the SPS method can have non-connected parts, which have far reaching consequences

Magyar Tanítóképző 14 (1899) 05

Magyar Tanítóképző A Tanítóképző-intézeti Tanárok Országos Egyesületének közlönye 14. évfolyam, 05. füzet Budapest, 1899. május h

Magyar Tanítóképző 8 (1893) 08

Magyar Tanítóképző A Tanítóképző-intézeti Tanárok Országos Egyesületének közlönye 8. évfolyam, 8. füzet Budapest, 1893. október h

Magyar Tanítóképző 20 (1905) 03

Magyar Tanítóképző A Tanítóképző-intézeti Tanárok Országos Egyesületének közlönye 20. évfolyam, 03. füzet Budapest, 1905. március h

Magyar Tanítóképző 15 (1900) 05

Magyar Tanítóképző A Tanítóképző-intézeti Tanárok Országos Egyesületének közlönye 15. évfolyam, 05. füzet Budapest, 1900. május h

Magyar Tanítóképző 15 (1900) 10.

Magyar Tanítóképző A Tanítóképző-intézeti Tanárok Országos Egyesületének közlönye 15. évfolyam, 10. füzet Budapest, 1900. deczember h

Magyar Tanítóképző 14 (1899) 08

Magyar Tanítóképző A Tanítóképző-intézeti Tanárok Országos Egyesületének közlönye 14. évfolyam, 08. füzet Budapest, 1899. október h

Magyar Tanítóképző 18 (1903) 01

Magyar Tanítóképző A Tanítóképző-intézeti Tanárok Országos Egyesületének közlönye 18. évfolyam, 01. füzet Budapest, 1903. január h

Magyar Tanítóképző 20 (1905) 05

Magyar Tanítóképző A Tanítóképző-intézeti Tanárok Országos Egyesületének közlönye 20. évfolyam, 05. füzet Budapest, 1905. május h