RBAθ-Workflow liefert präzise Vorhersage von Windkraft-Rampen
Ein neues Forschungsmodell aus dem arXiv-Preprint 2602.06097v1 präsentiert einen innovativen Ansatz zur Vorhersage von Windkraft-Rampen. Durch die Kombination von Ramping Behaviour Analysis (RBAθ) mit fortschrittlichen statistischen, maschinellen Lern- und Deep‑Learning‑Techniken wird die Ereignisvorhersage direkt adressiert, anstatt sie aus dicht gefilterten Prognosen abzuleiten.
Windkraft-Rampen stellen aufgrund ihrer starken Variabilität, mehrskalen Dynamik und standortspezifischen meteorologischen Einflüssen ein großes Forecasting‑Problem dar. Traditionelle Modelle, die Ereignisse erst nachträglich aus dichten Vorhersagen extrahieren, zeigen zwar eine gute Interpretierbarkeit, jedoch eine eingeschränkte Generalisierbarkeit über verschiedene Windparks hinweg.
Der neue Ansatz nutzt einen „event‑first“-Deep‑Learning‑Architektur, die Wavelet‑basierte Frequenzzerlegung, zeitliche Excitation‑Features und adaptive Feature‑Selection integriert. Dadurch werden die mittelfrequenziellen Signale, die die Rampengröße und -dauer bestimmen, präzise erfasst. Das Ergebnis ist eine stabile, langfristige Ereignisvorhersage, eine physikalisch konsistente Rekonstruktion der Leistungskurve und die Möglichkeit des Zero‑Shot‑Transfers auf bislang unbekannte Windparks.
Zusätzlich wird ein agentischer Vorhersage‑Layer eingeführt, der spezialisierte Workflows dynamisch je nach Betriebskontext auswählt. Die empirische Analyse bestätigt, dass die Kombination aus direkter Ereignisvorhersage, RBAθ‑Repräsentation und der neuen Deep‑Learning‑Architektur die Genauigkeit deutlich steigert und die Robustheit gegenüber unterschiedlichen Standortbedingungen erhöht.