In recent years, wind and other variable renewable energy sources have gained a rapidly increasing share of the global energy mix. In this context the greatest concern facing renewable energy sources like wind is the uncertainty in production volumes as their generation ability is inherently dependent on weather conditions. When providing forecasts for newly commissioned wind farms there is a limited amount of historical power production data, while the number of potential features from different weather forecast providers is vast. Bayesian regularization is therefore seen as a possible technique for reducing model overfitting problems that may arise. This thesis investigates Bayesian Neural Networks in one-hour and day-ahead forecasting of wind power generation. Initial results show that Bayesian Neural Networks display equivalent predictive performance to Neural Networks trained by Maximum Likelihood in both one-hour and day ahead forecasting. Models selected using maximum evidence were found to have statistically significant lower test error performance compared to those selected based on minimum test error. Further results show that the Bayesian Framework is able to identify irrelevant features through Automatic Relevance Determination, though not resulting in a statistically significant error reduction in predictiveperformance in one-hour ahead forecasting. In day-ahead forecasting removing irrelevant features based on Automatic Relevance Determination is found to yield statistically significant improvements in test error. / Under de senaste åren har vind och andra variabla förnybara energikällor fått en snabbtökande andel av den globala energiandelen. I detta sammanhang är den största oron förförnybara energikällors produktionsvolymer vindosäkerheten, eftersom kraftverkens generationsförmåga i sig är beroende av väderförhållandena. Vid prognoser för nybyggdavindkraftverk finns en begränsad mängd historisk kraftproduktionsdata, medan antaletpotentiella mätvärden från olika väderprognosleverantörer är stor. Bayesian regulariseringses därför som en möjlig metod för att minska problem med den överanpassning avmodellerna som kan uppstå.Denna avhandling undersöker Bayesianska Neurala Nätverk (BNN) för prognosticeringen timme och en dag framåt av vindkraftproduktion. Resultat visar att BNN gerekvivalent prediktiv prestanda jämfört med neurala nätverk bildade med användandeav Maximum-likelihood för prognoser för en timme och dagsprognoser. Modeller somvalts med användning av maximum evidence visade sig ha statistiskt signifikant lägretestfelprestanda jämfört med de som valts utifrån minimaltestfel. Ytterligare resultatvisar att ett Bayesianskt ramverk kan identifiera irrelevanta särdrag genom automatiskrelevansbestämning. För prognoser för en timme framåt resulterar detta emellertid intei en statistiskt signifikant felreduktion i prediktiv prestanda. För 1-dagarsprognoser, närvi avlägsnar irrelevanta funktioner baserade på automatisk relevans, fås dock statistisktsignifikanta förbättringar av testfel.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-210725 |
| Date | January 2017 |
| Creators | Mbuvha, Rendani |
| Publisher | KTH, Skolan för datavetenskap och kommunikation (CSC) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0025 seconds