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Publications associées (10)

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Unités associées (1)

Laboratoire d'ingénierie éolienne et d'énergie renouvelable

EPFL
ENAC
IIE
WIRE

Improving the accuracy and interpretability of neural networks for wind power forecasting

Fernando Porté Agel, Jiannong Fang, Wenlong Liao

Deep neural networks (DNNs) are receiving increasing attention in wind power forecasting due to their ability to effectively capture complex patterns in wind data. However, their forecast errors are severely limited by the local optimal weight issue in opt ...

2025

Explainable modeling for wind power forecasting: A Glass-Box model with high accuracy

Fernando Porté Agel, Jiannong Fang, Wenlong Liao

Machine learning models (e.g., neural networks) achieve high accuracy in wind power forecasting, but they are usually regarded as black boxes that lack interpretability. To address this issue, the paper proposes a glass-box model that combines high accurac ...

2025

Control-Based Distance Protection for Tie Line Between Offshore Wind Farms and MMC During Single-Phase Grounding and Interphase Faults

Offshore wind farms (OWFs) are often connected to onshore systems via a modular multilevel converter (MMC)-high voltage dc (HVDC) line. However, for the tie line between the OWF and the MMC, the unique fault behaviors will threaten the correct operation of ...

2025