As renewable energy becomes increas

As renewable energy becomes increasingly popular in the global electric energy grid, improving the accuracy of renewable energy forecasting is critical to power system planning, management, and operations. However, this is a challenging task due to the intermittent and chaotic nature of renewable energy data. To date, various methods have been developed, including physical models, statistical methods, artificial intelligence techniques, and their hybrids to improve the forecasting accuracy of renewable energy. Among them, deep learning, as a promising type of machine learning capable for discovering the inherent nonlinear features and high-level invariant structures in data, has been frequently reported in the literature. This paper provides a comprehensive and extensive review of renewable energy forecasting methods based on deep learning to explore its effectiveness, efficiency and application potential. We divide the existing deterministic and probabilistic forecasting methods based on deep learning into four groups, namely deep belief network, stack auto-encoder, deep recurrent neural network and others. We also dissect the feasible data preprocessing techniques and error post-correction methods to improve the forecasting accuracy. Extensive analysis and discussion of various deep learning based forecasting methods are given. Finally, we explore the current research activities, challenges and potential future research directions in this topic.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในฐานะที่เป็นพลังงานทดแทนที่จะกลายเป็นที่นิยมมากขึ้นในตารางพลังงานไฟฟ้าทั่วโลกปรับปรุงความถูกต้องของการพยากรณ์พลังงานทดแทนมีความสำคัญต่อระบบไฟฟ้าการวางแผนการจัดการและการดำเนินงาน แต่นี้เป็นงานที่ท้าทายเนื่องจากลักษณะที่ไม่สม่ำเสมอและวุ่นวายของข้อมูลพลังงานทดแทน ในวันที่วิธีการต่าง ๆ ได้รับการพัฒนารวมทั้งรูปแบบทางกายภาพวิธีการทางสถิติเทคนิคปัญญาประดิษฐ์และลูกผสมของพวกเขาในการปรับปรุงความถูกต้องของการคาดการณ์ของพลังงานทดแทน ในหมู่พวกเขาเรียนรู้ลึกเป็นชนิดที่มีแนวโน้มของเครื่องการเรียนรู้ที่มีความสามารถสำหรับการค้นพบโดยธรรมชาติคุณสมบัติไม่เชิงเส้นและระดับสูงโครงสร้างค่าคงที่ในข้อมูลที่ได้รับรายงานบ่อยในวรรณคดี กระดาษนี้ให้ทานที่ครอบคลุมและกว้างขวางของวิธีการพยากรณ์พลังงานทดแทนอยู่บนพื้นฐานของการเรียนรู้ลึกในการสำรวจประสิทธิผลประสิทธิภาพและการประยุกต์ใช้ที่มีศักยภาพ เราแบ่งที่มีอยู่วิธีการคาดการณ์ที่กำหนดและความน่าจะเป็นบนพื้นฐานของการเรียนรู้ที่ลึกเข้าไปในสี่กลุ่มคือเครือข่ายความเชื่อลึกกองอัตโนมัติเข้ารหัสลึกเครือข่ายประสาทกำเริบและอื่น ๆ นอกจากนี้เรายังผ่าข้อมูลเป็นไปได้เทคนิคและวิธีการผิดพลาดในการโพสต์การแก้ไข preprocessing เพื่อปรับปรุงความแม่นยำการพยากรณ์ วิเคราะห์อย่างกว้างขวางและการอภิปรายของการเรียนรู้ลึกวิธีการพยากรณ์ต่างๆตามที่ได้รับ สุดท้ายเราสำรวจกิจกรรมในปัจจุบันการวิจัยความท้าทายและแนวทางการวิจัยในอนาคตที่อาจเกิดขึ้นในหัวข้อนี้ เราแบ่งที่มีอยู่วิธีการคาดการณ์ที่กำหนดและความน่าจะเป็นบนพื้นฐานของการเรียนรู้ที่ลึกเข้าไปในสี่กลุ่มคือเครือข่ายความเชื่อลึกกองอัตโนมัติเข้ารหัสลึกเครือข่ายประสาทกำเริบและอื่น ๆ นอกจากนี้เรายังผ่าข้อมูลเป็นไปได้เทคนิคและวิธีการผิดพลาดในการโพสต์การแก้ไข preprocessing เพื่อปรับปรุงความแม่นยำการพยากรณ์ วิเคราะห์อย่างกว้างขวางและการอภิปรายของการเรียนรู้ลึกวิธีการพยากรณ์ต่างๆตามที่ได้รับ สุดท้ายเราสำรวจกิจกรรมในปัจจุบันการวิจัยความท้าทายและแนวทางการวิจัยในอนาคตที่อาจเกิดขึ้นในหัวข้อนี้ เราแบ่งที่มีอยู่วิธีการคาดการณ์ที่กำหนดและความน่าจะเป็นบนพื้นฐานของการเรียนรู้ที่ลึกเข้าไปในสี่กลุ่มคือเครือข่ายความเชื่อลึกกองอัตโนมัติเข้ารหัสลึกเครือข่ายประสาทกำเริบและอื่น ๆ นอกจากนี้เรายังผ่าข้อมูลเป็นไปได้เทคนิคและวิธีการผิดพลาดในการโพสต์การแก้ไข preprocessing เพื่อปรับปรุงความแม่นยำการพยากรณ์ วิเคราะห์อย่างกว้างขวางและการอภิปรายของการเรียนรู้ลึกวิธีการพยากรณ์ต่างๆตามที่ได้รับ สุดท้ายเราสำรวจกิจกรรมในปัจจุบันการวิจัยความท้าทายและแนวทางการวิจัยในอนาคตที่อาจเกิดขึ้นในหัวข้อนี้ วิเคราะห์อย่างกว้างขวางและการอภิปรายของการเรียนรู้ลึกวิธีการพยากรณ์ต่างๆตามที่ได้รับ สุดท้ายเราสำรวจกิจกรรมในปัจจุบันการวิจัยความท้าทายและแนวทางการวิจัยในอนาคตที่อาจเกิดขึ้นในหัวข้อนี้ วิเคราะห์อย่างกว้างขวางและการอภิปรายของการเรียนรู้ลึกวิธีการพยากรณ์ต่างๆตามที่ได้รับ สุดท้ายเราสำรวจกิจกรรมในปัจจุบันการวิจัยความท้าทายและแนวทางการวิจัยในอนาคตที่อาจเกิดขึ้นในหัวข้อนี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในฐานะที่เป็นพลังงานทดแทนกลายเป็นที่นิยมมากขึ้นในตารางพลังงานไฟฟ้าทั่วโลกการปรับปรุงความถูกต้องของการคาดการณ์พลังงานทดแทนเป็นสิ่งสำคัญต่อการวางแผนระบบไฟฟ้าการจัดการและการดำเนินงาน อย่างไรก็ตาม, นี้เป็นงานที่ท้าทายเนื่องจากลักษณะเป็นระยะๆและวุ่นวายของข้อมูลพลังงานหมุนเวียน. ในวันที่วิธีการต่างๆได้รับการพัฒนารวมทั้งรูปแบบทางกายภาพวิธีสถิติเทคนิคปัญญาประดิษฐ์และลูกผสมของพวกเขาเพื่อปรับปรุงความแม่นยำในการคาดการณ์ของพลังงานทดแทน ในหมู่พวกเขา, การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง, เป็นประเภทของการเรียนรู้ของเครื่องที่มีความสามารถในการค้นพบคุณสมบัติที่ไม่เป็นเชิงเส้นโดยธรรมชาติและโครงสร้างในระดับสูงในข้อมูล, ได้รับการรายงานบ่อยในวรรณกรรม. เอกสารนี้ให้การตรวจสอบที่ครอบคลุมและกว้างขวางของวิธีการคาดการณ์พลังงานหมุนเวียนจากการเรียนรู้ลึกเพื่อสำรวจประสิทธิภาพประสิทธิภาพและศักยภาพในการใช้งาน เราแบ่งการจัดการที่มีอยู่และวิธีการ probabilistic การคาดการณ์ขึ้นอยู่กับการเรียนรู้ลึกเป็นสี่กลุ่มคือเครือข่ายความเชื่อลึกสแต็คอัตโนมัติเข้ารหัส, เครือข่ายประสาทที่กำเริบลึกและอื่นๆ นอกจากนี้เรายังปฏิเสธเทคนิคการประมวลผลเบื้องต้นของข้อมูลที่เป็นไปได้และวิธีการแก้ไขข้อผิดพลาดในการปรับปรุงความถูกต้องในการคาดการณ์ การวิเคราะห์และการอภิปรายอย่างกว้างขวางของการเรียนรู้เชิงลึกตามวิธีการที่ได้รับ. ในที่สุด, เราสำรวจกิจกรรมการวิจัยปัจจุบัน, ความท้าทายและทิศทางการวิจัยในอนาคตในหัวข้อนี้.

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ด้วยการเพิ่มความนิยมของพลังงานทดแทนในเครือข่ายพลังงานทั่วโลกมันเป็นสิ่งสำคัญที่จะปรับปรุงความถูกต้องของการพยากรณ์พลังงานทดแทนเพื่อการวางแผนการจัดการและการดำเนินงานของระบบพลังงาน อย่างไรก็ตามเนื่องจากการต่อเนื่องและความสับสนวุ่นวายของข้อมูลพลังงานทดแทนมันเป็นงานที่ท้าทาย ดังนั้นไกลเพื่อปรับปรุงความถูกต้องของการพยากรณ์พลังงานทดแทนวิธีการต่างๆได้รับการพัฒนารวมถึงแบบจำลองทางกายภาพสถิติปัญญาประดิษฐ์และวิธีการผสม การเรียนรู้เชิงลึกเป็นวิธีการเรียนรู้เครื่องที่มีแนวโน้มที่จะค้นพบคุณสมบัติเชิงเส้นที่แท้จริงและระดับสูงของโครงสร้างไม่เปลี่ยนแปลงในข้อมูล บนพื้นฐานของการศึกษาในเชิงลึกวิทยานิพนธ์ฉบับนี้ได้ครอบคลุมและกว้างขวางสรุปวิธีการพยากรณ์พลังงานทดแทนเพื่อศึกษาประสิทธิภาพประสิทธิภาพและศักยภาพในการประยุกต์ใช้ ปัจจุบันวิธีการพยากรณ์ความน่าจะเป็นตามความลึกของการเรียนรู้แบ่งออกเป็นสี่ประเภทเช่นความลึกความเชื่อเครือข่ายการเข้ารหัสอัตโนมัติกองลึกซ้ำเครือข่ายประสาท เทคนิคการประมวลผลข้อมูลที่เป็นไปได้และวิธีการแก้ไขข้อผิดพลาดหลังวิเคราะห์เพื่อปรับปรุงความถูกต้องของการพยากรณ์ ทุกชนิดของวิธีการพยากรณ์ขึ้นอยู่กับการเรียนรู้เชิงลึกวิเคราะห์และกล่าวถึงอย่างกว้างขวาง ในที่สุดกิจกรรมการวิจัยในปัจจุบันความท้าทายและทิศทางการวิจัยที่เป็นไปได้ในอนาคตจะกล่าวถึง