A novel spatial–temporal generative autoencoder for wind speed uncertainty forecasting

Wind speed interval prediction is one of the most long-standing challenges because of the high uncertainty and the complex spatial–temporal correlation between wind turbines. In this paper, based on variational Bayesian inference, we propose a novel spatial–temporal generative autoencoder (STGAE) mo...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Energy (Oxford) Jg. 282; S. 128946
Hauptverfasser:	Ma, Long, Huang, Ling, Shi, Huifeng
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	01.11.2023
Schlagworte:	Bayesian theory energy prediction probability distribution spatial data uncertainty wind speed wind turbines
ISSN:	0360-5442
Online-Zugang:	Volltext
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!