I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute r  E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   10 ,   No .   4 ,  A u g u s t 2 0 2 0 ,   p p .   3 9 5 7 ~ 3 9 6 6   I SS N : 2 0 8 8 - 8708 ,  DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v 1 0 i 4 . pp 3 9 5 7 - 3 9 6 6     3957       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij ec e. ia esco r e. co m/in d ex . p h p /I JE C E   The qua lity o f  dat a  and the  a cc ura c y  of energy  gener a tion  foreca st by a rti fic ia l neural ne tw o r k s       B o g da n K w ia t k o w s k i 1 ,  J a ce k   B a rt m a n 2 ,  Da m ia n M a zur 3   1 ,2 Co ll e g e   o f   Na tu ra l  S c ien c e s,  Un iv e rsity   o f   Rz e s z o w ,   P o lan d   3 F a c u lt y   o f   El e c tri c a l  a n d   Co m p u ter E n g in e e rin g ,   Rz e sz o w   Un iv e r sity   o f   T e c h n o lo g y ,   P o lan d       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Oct  3 ,   2 0 1 9   R ev i s ed   Ma r   6 ,   2 0 2 0   A cc ep ted   Ma r   1 5 ,   2 0 2 0       T h e   p a p e r  p re se n ts  th e   issu e s  re late d   to   p re d ictin g   t h e   a m o u n t   o f   e n e rg y   g e n e ra ti o n ,   in   a   p a rti c u lar  w in d   p o w e r  p lan t  c o m p risin g   f iv e   g e n e ra to rs   lo c a ted   in   s o u t h - e a ste rn   P o la n d .   T h e lo c a ti o n   o f   w in d   p o w e r  p lan t,     th e   d istri b u ti o n   a n d   ty p e   o f  a p p li e d   g e n e ra to rs,  a n d   to p o g ra p h ica l  c o n d i ti o n s   w e r e   g iv e n   a n d   th e   c o rre latio n   b e tw e e n   se lec ted   w e a th e r  p a ra m e ters   a n d   th e   v o lu m e   o f   e n e rg y   g e n e ra ti o n   w a s  d isc u ss e d .   T h e   p rim a r y   o b jec ti v e   o f    th e   p a p e r  wa s  to   s e lec t  le a rn in g   d a ta  a n d   p e rf o r m   f o re c a sts   u sin g   a rti f icia l   n e u ra l  n e tw o rk s.  F o r  c o m p a riso n ,   c o n se rv a ti v e   f o re c a sts  we re   a lso   p re se n ted .   F o re c a sts  re su lt s  o b tain e d   sh a w   th a t  A rti f icia l  Ne u ra l  Ne tw o rk s   a re   m o re   u n iv e rsa l  th a n   c o n se rv a ti v e   m e t h o d .   Ho w e v e r  th e ir   f o re c a st  a c c u ra c y   o f  f o re c a sts   stro n g ly   d e p e n d s o n   th e   se lec ti o n   o f   e x p lan a to ry   d a ta.   K ey w o r d s :   A r ti f icial  n e u r al  n et w o r k s   Fo r ec asti n g   P r ed ictio n   W in d   en er g y   g e n er atio n   W in d   f ar m   Co p y rig h t  ©   2 0 2 0   In stit u te o f  A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .    Al l  rig h ts re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   J ac ek   B ar tm a n ,   C o lleg e  o f   Na tu r al  Sc ien ce s ,     Un i v er s it y   o f   R ze s zo w ,     A lej a  T ad eu s za   R ej tan a  1 6 C ,   3 5 - 3 1 0   R ze s zó w ,   P o lan d .   E m ail: j b ar t m an @ u r . ed u . p l       1.   I NT RO D UCT I O N   E lectr ical  en er g y   is   o n e  o f   t h e  m o s t  co m m o n l y   u s ed   s o u r c es  o f   u s ab le  e n er g y .   I ts   g e n er atio n   w as   m ai n l y   b ased   o n   n at u r al  r eso u r ce s ,   s u ch   as  ca r b o n ,   o il,  g as,  o r   r a d io ac tiv e  ele m en t s .   Di m i n is h i n g   r eso u r ce s   o f   o il  o r   g as,  ar d u o u s   e f f ec ts   f o r   th e  n at u r al  e n v ir o n m e n t  ca u s ed   b y   f o s s il - f u el   p o w er   s tatio n s   a n d   w a s te  f r o m   ato m ic  p o w er   s ta tio n s   led   to   a  g r ea ter   in ter est  i n   r en e w ab le  en er g y   s o u r ce s .   R ec en t  y ea r s   h av e  s ee n   v er y   d y n a m ic  g r o w t h   o f   b o t h   w in d   p o w er   s tatio n   a n d   s o lar   p o w e r   s tatio n .   T h e  g e n er atio n   o f   e n er g y   i n   b o th   ca s e s   is   h i g h l y   c h a n g ea b le  [ 1 - 3 ] ,   as   it  d ir ec tl y   d ep en d s   o n   at m o s p h er ic  co n d itio n s .   T h e  s tab ilit y   o f   e n er g y   s y s te m   r eq u ir es  th e  b alan ce   b et w ee n   s u p p l y   an d   d e m a n d   o f   elec tr ical  en er g y ,   w h ic h   in   tu r n   i n v o l v es  est i m a tin g     th e  a m o u n t  o f   e n er g y   t h at  is   t o   b e  p r o d u ce d   b y   r en e w ab les  at  a  g i v en   m o m en t,  t h er ef o r e,   th e  en er g y   f o r ec ast   f r o m   b o th   s o u r ce s   i s   n ec e s s a r y .   H ig h   ac cu r ac y   o f   w i n d   e n er g y   f o r ec ast s   i n cr ea s es  ec o n o m ic  b e n ef i ts   b y   r ed u cin g   en er g y   g en er atio n   co s ts   a n d   i m p r o v es t h e  s ec u r it y   o f   en er g y   s y s te m .   T h e   i s s u e   o f   p r e d i c t i n g   t h e   e n e r g y   g e n e r a t i o n   b y   w i n d   t u r b i n e s   i s   b r o a d l y   d i s c u s s e d   i n   t h e   l i t e r a t u r e .     T h e   a u t h o r s   a p p l y   v a r i o u s   f o r e c a s t i n g   m e t h o d s ,   s t a r t i n g   f r o m   t h e   c o n s e r v a t i v e   m e t h o d   [ 4 ,   5 ] ,   t h r o u g h   s t a t i s t i c a l     m e t h o d s   [ 5 ,   6 ] ,   e c o n o m e t r i c   m e t h o d s   [ 4 ] ,   p h y s i c a l   m o d e l s ,   p s e u d o - i n t e l l i g e n t   m e t h o d s ,   ( a r t i f i c i a l   n e u r a l   n e t w o r k s ,   f u z z y   l o g i c )   [ 4 ,   7 - 9 ] ,   an d   en d in g   o n   h y b r id   m et h o d s   [ 1 0 - 1 3 ] .   T h e  P r esen ted   f o r ec asts   co n ce r n   th e  en er g y   p r o d u ce d   b y   in d i v id u al   t u r b in es   [ 4 ,   5 ,   1 0 ]   as  w ell   as   b y   w h o le  w i n d   b u r d e n ed   w i t h   s m aller   er r o r m w h e n   co m p ar ed   to   th e  o n g - ter m   f o r ec asts   w h ic h   r esu lts   i n   h ig h er   in ter est  o f   t h e m .   T h e  cu r r en t  p ap er ,   f o r   f o r ec asti n g   p u r p o s es  u s e s   f ee d f o r w ar d   m u ltil a y er   n et w o r k s   co m p ar in g   it s   ac cu r ac y   w i th   th e  co n s er v at iv e   ( n aïv e)   m o d el.   T h e  p r esen ted   i n   th e  p ap er   h av e  a  s h o r t te r m .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
              I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  10 ,   No .   4 ,  A u g u s t 2 0 2 0   :   3 9 5 7   -   3966   3958   2.   DE SCR I P T I O N  O F   O B J E CT   T h e  s tu d ies  co n ce r n   a  w i n d   p o w er   p lan t  lo ca ted   in   th e   s o u th - ea s t  P o lan d   o n   h ill y   lan d .   I ts   to p o g r ap h y   cr ea tes  v er y   g o o d   w i n d   co n d itio n s .   I n   th e  ea s t - w e s t  d ir ec tio n   F i g u r e  1   an d   to   th e  n o r th   F ig u r e   2 ,  w it h i n   a  r ad iu s   o f   1 0 k m   t h er e  ar e  n o   elev atio n s   t h at  w o u ld   ex ce ed   th e  ter r ain   w h er e  th e  w i n d   f ar m   is   lo ca ted .   Ho w e v er ,   th e   o n l y   ele v ated   ar ea   is   lo ca ted   in   t h e  s o u th   d ir ec tio n   w it h in   a  r ad iu s   o f   ar o u n d   9 . 5   k m   w it h   th e  h ills   h i g h er   o f   ab o u t  1 5 0 m   F i g u r e  2 .   Me d iu m   w i n d   s p ee d   m ea s u r ed   i n   th e  p lace   w h er e  th e  tu r b in e s   ar e  lo ca ted   is   7   m / s ,   th at  i s   w h y   t h is   ter r ain   is   t h e  m o s t s u itab le  p lace   lo ca et  to   a  w in d   f ar m   [ 1 4 ,   1 5 ] .   T h e  p o w er   p la n t  co m p r i s es   5   tu r b in e s   t h at  ar e  i n s talled   o n   1 0 0 - m etr e  m ast s   w h ic h   ar e  l o ca te d   as   s h o w n   in   t h e  s c h e m e  in   Fi g u r e   3 .   T h e  m as t  b ases   ar e  s it u ated   at  th e  lev el  b et w ee n   3 7 2   an d   4 0 9   m . a. s . l.     w it h   t h e  d is ta n ce   f r o m   2 9 0   to   6 5 0   m   b et w ee n   o n e  a n o th er   F i g u r e  3 .   Mo u n ted   w i n d   tu r b in e s   R E p o w er   MM 9 2   w it h   r ated   p o w er   o f   2 . 0 5 MW  an d   r ated   v o l tag e   o f   6 9 0 V  f o r   th e  f r eq u e n c y   eq u al   to   5 0 Hz.   T o   s et  th e  w h ee l     o f   9 2 . 5   d iam eter   in   m o tio n ,   t h e  w i n d   n ee d s   to   b lo w   at  ab o u t  3 m /s .   T h e  r u n n i n g   o f   t h e   tu r b in e  s to p s   w h e n     th e  w i n d   b lo w s   at  2 4   m /s   an d   is   r ea ctiv ated   at  2 2   m /s .   I n   F ig u r e  4   th e  t u r b in e  o p er ates   at  lo w   an d   m ed i u m   w i n d   s p ee d .             Fig u r e.   1 .   Far m   lo ca tio n   in   t h e   s o u th - n o r th   d ir ec tio n     Fig u r e  2 .   Far m   lo ca tio n   i n   th e  w e s t - ea s t d ir ec tio n             Fig u r e.   3 .   Dis tr ib u tio n   o f   w i n d   tu r b in es    in   th e  ar ea     Fig u r e  4 .   T h e  ch ar ac ter is tics   o f   w i n d   tu r b in e    R E p o w er   MM 9 2       3.   F O RE CAS T I N G   M E T H O D S   T h e  p ap er   p r esen ts   s h o r t - ter m   f o r ec asti n g   r es u lts   co n d u cted   w it h   th e   co n s er v ati v e  m et h o d   an d   u s i n g   ar tif icial   n e u r al  n et w o r k s .     I n   o r d er   to   f o r ec ast  w it h   t h i s   m et h o d ,   it  i s   s u f f icie n t  to   k n o w   t h e  h i s to r ical  a m o u n t   o f   en e r g y   g e n er atio n .   T h e  n at u r e  o f   n eu r al  n et w o r k s   allo w s   to   s elec t  in p u t  d ata  ( ex p la n ati o n s )   f o r   p r ed ictio n s   f r o m   a n y   ar ea .   Ho w e v er ,   to   o b tain   a   s ati s f ac to r y   e f f ec t,  t h e  f o r ec ast  a m o u n t   ( en er g y   g e n er atio n )   m u s t  d ep en d   o n   th e  ex p la n ato r y   v al u es,  th u s   th e  s elec t io n   o f   p r o p er   d ata  i s   cr u cial.     3 . 1 .   Co ns er v a t iv e  ( na iv e)   m et ho d   T h e  co n s er v ati v e  m o d el  i s   t h e  s i m p le s t  w a y   o f   p r ed ictin g   w i n d   g e n er atio n .   I t  d e m an d s   t o   g en er ate   th e  p o w er   o f   w i n d   g e n er atio n   in   th e  m o m en t i  ( o f   f o r ec ast  g en er atio n )   [ 1 6 ] :     +   =     ( 1 )     w h er e:      +   :  f o r ec ast p o w er     :  v alu e  o f   p o w er   in   t h e  m o m e n t o f   f o r ec asti n g   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g   I SS N:  2 0 8 8 - 8708       Th e  q u a lity o f  d a ta   a n d   t h e  a c cu r a cy   o f e n erg y  g en era tio n   f o r ec a s t b y  a r tifi cia l   …  ( B o g d a n   K w ia tko w s ki )   3959   Su c h   co r r elatio n ,   d esp ite  its   s i m p licit y ,   w o r k s   v er y   w el l   w h en   p r ep ar in g   f o r ec asts   p r ep ar ed   in     u ltra - s h o r t  ( h o u r l y )   ter m .   I t  i s   ca u s ed   b y   a  r elati v el y   co n s er v ativ e   w i n d .   I n   ad d itio n ,   t h e  w i n d   f ar m   w h ic h   co m p r is e s   a  s u b s tan tial  n u m b er   o f   w in d   s tatio n s   o cc u p ie s   a  s u b s ta n tial   ar ea ,   w h ic h   i s   th e   r ea s o n   w h y   in d iv id u al  u n it s   d o   n o t  r ea ct   at  th e  s a m e  ti m e  to   th e  ch an g e  o f   w i n d   s p ee d .   T h e  f o r ec asts   ar e  u s u al l y   co n d u cted   f o r   = 1   an d   th e  m et h o d   h as t h e  f o r m   o f   n aï v e  m eth o d .     3 . 2 .   Neura l net w o rk s   A r ti f icial  Neu r al  Net w o r k s   ( ANN) ,   b o th   in   t h e  s tr u c tu r e  a n d   o p er atio n ,   f o llo w   t h e  n er v o u s   s y s te m   o f   liv i n g   cr ea t u r e s .   I n   o r d er   to   u s e  th e m   f o r   f o r ec asts ,   it  is   n ec e s s ar y   to   co n d u ct  t h e  tr ain i n g   p r o ce s s   o f   ar tif icial   n eu r al  n e t w o r k s ,   th a t  ca n   b e  co n tr o lled   o r   u n co n tr o lled .   T h e  f o r ec asts   i n   th e  p ap er   u s ed   f ee d f o r w ar d   n e u r al  n et w o r k s   tr ain ed   w it h   th e  co n t r o lled   m et h o d s .   T h en ,   th e  tr ai n in g   s e t c an   b e  d escr ib ed   w it h   d ep en d en ce :      = { ( =      ( ) , = ( ) ) } = 1   ( 2 )     w h er e:      U   :  tr ain i n g   s e t,    N   :  n u m b er   o f   o b j ec ts   in   tr ain i n g   s et,     :  i - t h   o b j ec t o f   th e  tr ain in g   s e t ( d escr ip tio n   o f   th e  o b j ec t) ,     :  f ea t u r es’   v ec to r   o f   i - th   o b j ec t ( in p u t v ec to r   f o r   A NN) ,     :  v ec to r   o f   ANN ’ s   a n s w er s ,       :   f u n ctio n   o f   q u ali f icat io n s .   I n   ca s e  o f   co n tr o lled   tr ai n in g   m et h o d s ,   th e  p u r p o s e  o f   a  lear n er   is   to   f i n d   w ei g h ts ’   m atr i x   th at  allo w  th e  co n v er s io n   o f   in p u t  s i g n al s   w h ic h   d escr ib e  th e  o b j ec t  ( ) ,   f o r   ex p ec ted   an s w er s   ( ) .   T h u s ,   ac co r d in g   to   th e  f o r m u la  ( 2 )   th e   tr ain i n g   s et  U  co m p r is e s   N  o f   r ep r esen tin g   p air s :  n et w o r k   in p u t  ( d es cr ib in g   t h e  o b j ec t’ s   f ea t u r es)  an d   co r r esp o n d in g   a n s w er .   Fo r   n o t  tr iv ial  ca s es   it  i s   u s u all y   i m p o s s ib le  to   f i n d   s e p ar atin g   f u n ctio n     w h ic h   cla s s i f ies   o b j ec ts   in   a   p r o p er   w a y .   T h at  is   w h y ,   th e   tr ain i n g   p r o ce s s   allo w s   s o m e   er r o r   to ler an ce ,   s o   th at  t h e  lear n i n g   p r o ce s s   b r in g s   b est r esu l ts   [ 1 7 ,   1 8 ] .   T h e  p r o ce s s   o f   tr ain in g   ar ti f ic ial  n e u r al  n et w o r k   is   s to ch ast i c  s o ,   to   s o m e  ex te n t,  it  i s   u n p r ed ictab le.   T h is   w ea k n es s   is   at  t h e  s a m e  ti m e  SS N ’ s   g r ea te s t  s tr en g t h - th e  f ea t u r e  s a y i n g   th a t  t h e  n et w o r k   ca n   s o lv e   p r o b lem s   t h at  p eo p le  ar e   u n ab le  to   s o lv e  o r   w e  ca n n o t  d escr ib e  u s in g   class ic  m at h e m atica l  ap p ar atu s .     T h e  w h o le  k n o w led g e  o f   n e u r al  n et w o r k   i s   s to r ed   in   th e   w ei g h ts   o f   p ar ticu lar   n eu r o n s ,   an d   th e  tr ain in g   p r o ce s s   its elf   i s   ab o u t th e  m o d if icatio n   o f   t h e  w eig h t s   v al u es   ac co r d in g   to   a  s et  alg o r ith m   [ 1 9 ,   2 0 ] .   T ak in g   i n to   co n s id er atio n   t h e  k in d   o f   al g o r ith m   ( o f   s ets) ,   ac co r d in g   to   w h ic h   s y n ap ti c  w ei g h ts   m o d i f icat io n   i s   p er f o r m ed   i n   t h e  tr ai n i n g   p r o ce s s ,   a   n u m b er   o f   tr ai n in g   r u le s   ca n   b e  d i s ti n g u i s h ed .   T h e y   tr ea t   ab o u t  th e   d ep en d en ce s   ac co r d in g   to   w h ic h   t h e   n e u r o n ’ s   w e ig h t  v al u es  ar e   m o d i f ied .   So m e  o f   t h e  r u les   ar e  r elate d   to   th e   tr ain i n g   m o d e  with   teac h er ,   a n d   o th er s   to   tr ai n i n g   w it h o u t   t ea c h er   [ 1 8 ,   2 1 ] .   Neu r o n   o u tp u t   v al u e   ca n   b e  w r itte n   w it h   d ep en d en c e:     = ( ∑ = 0 ) = ( )   ( 3 )     w h er e:     = [ − 1 , 1 , 2 … ] = [ 0 , 1 , 2 … ]   -   v ec to r   o f   i n p u t si g n als ;   = [ , 1 , 2 … ] = [ 0 , 1 , 2 … ] -   v ec to r   o f   s y n ap tic  w eig h t s ;   U   -   n e u r o n   d iap h r ag m   p o ten t i al.   T h e  f o r m u la  an a l y s is   ( 3 )   lead s   to   a  co n clu s io n   t h at  a n   ar tif i cial  n eu r o n   r ea li ze s   th e  f u n cti o n   o f   t w o   v ec to r   v ar iab les   w h ich   co n v er t  th e  s i g n a l  f r o m   n - d i m e n s io n al  s p ac e  i n to   o n e - d i m en s io n al  s p ac e  [ 2 2 ] .     T h e  tr an s itio n   f u n ctio n     d eter m i n es  n eu r o n ’ s   “ b e h av io u r ” .   Mo s t  co m m o n l y   u s ed   f u n ct io n s   ar e:  h y p er b o lic   tan g e n t,  h y p er b o lic  s in e,   a n d   lin ea r   f u n c tio n .   Ot h er   t y p e s   o f   f u n ctio n s   ar e  m o r e  r ar el y   u s ed .       4.   I M P ACT O F   WE AT H E R  C O NDIT I O NS O N  WI ND  F A RM   O P E RATI O N   P o w er   g e n er ated   b y   a  w i n d   f ar m   is   a  to tal  p o w er   o f   i ts   g e n er ato r s .     = ∑ = 1   ( 4 )     P o w er   o f   a n   in d i v id u al  t u r b in e   ( )   is   d ir ec tly   d ep en d an t o n   th e   w i n d   s tr en g t h :     = ( )   ( 5 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
              I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  10 ,   No .   4 ,  A u g u s t 2 0 2 0   :   3 9 5 7   -   3966   3960   w h er e:       :  w i n d   s tr e n g t h   [ W ]     : ef f icie n c y   o f   i - t h   t u r b in e   W in d   s tr en g th   ca n   b e  d escr ib ed   w it h   d ep en d en ce   [ 1 5 ] :     = 1 2  3   ( 6 )     w h er e:   :  air   d en s it y   [ k g / m 2 ],   A   :  ar ea   b ac k ed - o f f   b y   th e  w h ee l   ( cr o s s - s ec tio n   o f   air   s tr ea m ) ,   V   :  w i n d   s p ee d   [ m /s ]   T ak in g   i n to   co n s id er atio n   t h at  air   d en s it y   d ep en d s   o n   its   te m p er atu r e,   p r ess u r e  an d   h u m id it y :     =     ( 7 )     h er e:         :   p r ess u r e  [ P a] ,   M   :   ef f ec tiv e  air   m o lar   m as s   [ k g / m o l] ,   R   :   g as c o n s tan t [ J / m o l * d eg   K] ,   T   :   te m p er atu r e  i n   ab s o lu te  s ca le   [ K] .   T h e  f o r m u la  f o r   w i n d   f ar m   p o w er   is   a s   f o llo w s :     = ∑ ( ) 3 2 = 1   ( 8 )     Mo s t  o f te n ,   a  s i n g le  f ar m   h as  th e  s a m e  g e n er ato r s .   T h en ,   =   .   I t  ca n   b e  m o s t  o f te n   as s u m ed   w i t h   a  s m all  er r o r   th at  air   te m p er at u r e  an d   p r ess u r e  w it h i n   th e  f a r m   ar e  th e  s a m e:  = , = .   So m e  v ar iab les   m a y   o cc u r   in   ca s e  i f   w i n d   s p ee d .   T h e  f ac to r s   m en t io n ed   ab o v e  ar e  th e  at m o s p h er ic  an d   m ea s u r ab le  f ac to r s .   I t  is   s ig n i f ican t l y   m o r e  d if f ic u lt  to   d eter m in e  a  m o m en tar y   t u r b in e ’ s   ef f icie n c y ,   an d   it s   ch an g es  d ir ec tl y   in f lu e n ce   t h e  g en er ato r ’ s   c h ar ac ter is tics ,   w h ic h   i s   th e   r ea s o n   w h y   its   r ea l  p r o ce s s   is   d i f f e r en t  f r o m   t h e  id ea l     o n e  Fi g u r e  4 .   T h e  i n f lu e n ce   o n   e f f ic ien c y   ca n   h a v e  m u lti p le  f ac to r s   s u ch   as   w i n d   g r ad ien t,  te m p er atu r e   g r ad ien t,  w i n d   s p ee d   p r o f ile,   d is tu r b an ce   ca u s ed   b y   n e ig h b o u r in g   tu r b i n es,  ch a n g es  i n   w i n d   d ir ec tio n ,   en er g y   co n s u m p tio n   o n   its   o w n   n ee d s .       5.   E XP L A NATOR Y  DAT A  SE L E C T I O N  F O R  AN N   T h e  s tr en g t h   o f   n e u r al  n et w o r k s   is   ab o u t  a n   au to m atic  s ea r ch   f o r   d ep en d en ce s   b et w ee n   in p u t  a n d   o u tp u t  d ata,   as  a   r es u lt   o f   a   p r o ce s s   ca lled   tr ain i n g .   Fo r   e f f e ctiv e  tr ain i n g   it   is   n ec ess ar y   t o   s elec t  p r o p er   in p u t   d ata  th at   is   th e   o n es   w h ic h   h av e  a n   i m p ac t  o n   o u tp u t  d ata ,   in   o u r   ca s e,   o n   t h e  f o r ec ast   en er g y   g en er atio n .     T h e  ex p lan ato r y   ( d eter m i n an t )   f ea t u r e  o f   in p u t  d ata  a s   w el l  as  i ts   r ep r ese n tati v en e s s   ar e  eq u all y   i m p o r tan t .   O w in g   to   th eir   ab ilit y   to   lear n   au to m atica ll y ,   ar tif icia l  n eu r al  n et w o r k s   ca n   f in d   i n f o r m a tio n   h id d en   in   d ata   th at   is   h ar d l y   ac ce s s ib le  f o r   o th er   m eth o d s .   A s   it  w as  m e n tio n ed   ab o v e,   p r o p e r   s elec tio n   o f   in p u t  d ata  is     th e  o n l y   co n d itio n .     T h e  p ap er   [ 7 ]   p r esen ts   th e   p h y s ica l  in f l u e n ce   an al y s is   o f   th e  w i n d   s p ee d   an d   d ir ec tio n ,   air   te m p er atu r e  a n d   at m o s p h er ic   p r ess u r e   o n   th e   p o w er   g e n er ated   b y   t u r b in e s .   B ased   o n   t h ese   an al y s e s ,   f o u r   f o r ec ast  m o d el s   o f   n e u r al  n e t w o r k s   w er e  cr ea ted   an d   te s te d .   T h e  co n d u cted   an al y s es  s h o w ed   th a t  t h e  m o d el  w h ic h   co n s id er s   w i n d   s p ee d   an d   te m p er at u r e  w as   m o s t  ac cu r ate.   T h e  p ap er   [ 4 ]   s elec ts   d ata  b ased   o n     th e  co r r elatio n   v al u e  b et w ee n   p ar ticu lar   f ac to r s   an d   en er g y   g en er atio n   p er   d a y ,   a n d   o n   t h e   m u t u al  co r r elatio n   b et w ee n   d ata.   O n   t h e  b a s is   o f   t h e  co n d u cted   a n al y s e s ,   t h e   au t h o r s   s elec ted   t h e  f o llo w in g   e x p lan ato r y   d ata:   w i n d   s p ee d   f o r e ca s t,  at m o s p h er ic  p r ess u r e  f o r ec ast,  w i n d   s p ee d   o n   a  p r e v io u s   d a y ,   en er g y   g e n er atio n   o n   a  p r ev io u s   d a y ,   a v er ag e  m o n t h   en er g y   g e n er atio n   v alu e.   T h e  an al y s is   o f   co r r elatio n   b et w e en   ex p la n ato r y   d ata   an d   en er g y   g e n er atio n   is   also   u s ed   in   p ap er s   w h ich   ap p l y   to   f o r ec asti n g   b y   ar tif icial  n eu r a l  n et w o r k s   [ 9 ]   an d   o th er   f o r ec asti n g   m et h o d s   th a n   ar tif ic ial  n e u r al  n et w o r k s   [ 5 ] .     5 . 1 .   Wea t hers f a ct o rs   I n   th e  p r ese n t  p ap er ,   th e  s ele ctio n   o f   e x p lan ato r y   v ar iab les   b eg in s   f r o m   t h e  an al y s is   o f   co r r elatio n   b et w ee n   s elec ted   at m o s p h er ic   f ac to r s   a n d   th e  e n er g y   g e n er atio n   v o l u m e. T h e  s t u d ies  co v er ed   th e  w h o le  w in d   p o w er   p lan t.  T h e  an al y s es i n v o lv ed   th e  f o llo w i n g   ex ter n al  f ac to r s :   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g   I SS N:  2 0 8 8 - 8708       Th e  q u a lity o f  d a ta   a n d   t h e  a c cu r a cy   o f e n erg y  g en era tio n   f o r ec a s t b y  a r tifi cia l   …  ( B o g d a n   K w ia tko w s ki )   3961   -     W in d   s p ee d   at  a  h eig h t o f   1 0 0 m ,   -     W in d   s p ee d   at  th e  h ei g h t o f   9 9 m ,   -     W in d   s p ee d   at  a  h eig h t o f   5 0 m ,   -     W in d   d ir ec tio n   at  a  h eig h t o f   1 0 0 m ,   -     W in d   d ir ec tio n   at  a  h eig h t o f   5 0 m ,   -     P r ec ip itatio n ,   -     A ir   p r ess u r e,   -     E x ter n al   te m p er atu r e,   -     A ir   h u m id it y ,   T h e   v a lu es   o f   a   c o r r e l a t i o n   c o ef f i ci en t   f o r   th e   an a ly s e d   f a ct o r s   b e tw e en   2 0 1 4   a n d   2 0 1 7   w e r e   s h o w n   i n   T a b l e   1 .   T h e  d ata  an al y s is   s h o w s   th e   s tr o n g es t  d ep en d en c y   o f   e n er g y   g en er at io n   v o l u m e   o n   t h e  w i n d     s p ee d   [ 2 3 ] .   T h e  co r r elatio n   w ith   t h e  o t h er   v ar iab les  i s   s i g n i f ica n tl y   lo w er .   Mo r eo v er ,   its   v alu e   i n   p ar ticu la r   y ea r s   g r ea tl y   v ar ies,  th er e f o r e,   it  is   n ec es s ar y   to   a n al y s e  t h e   r ea s o n   o f   t h e  m e n tio n ed   v ar i ab les  b ef o r e  a  f i n al   d ec is io n   ab o u t th e  s elec tio n   o f   ex p lan ato r y   d ata  is   m ad e.       T ab le  1 .   C o ef f icie n t v al u es  o f   co r r elatio n   o f   ex p lan ato r y   v ar i ab les w ith   e n er g y   g e n er atio n   v o lu m e   Ex p l a n a t o r y   v a r i a b l e   C o r r e l a t i o n   2 0 1 4   2 0 1 5   2 0 1 6   2 0 1 7   w i n d   s p e e d   a t   a   h e i g h t   o f   1 0 0 m   0 . 7 8 3 3   0 . 4 7 4 8   0 . 5 5 7 7   0 . 5 8 1 0   w i n d   s p e e d   a t   a   h e i g h t   o f   9 9 m   0 . 7 8 3 3   0 . 4 7 2 3   0 . 5 5 4 3   0 . 5 8 8 1   w i n d   s p e e d   a t   a   h e i g h t   o f   5 0 m   0 . 7 7 8 5   0 . 4 7 7 8   0 . 5 5 8 6   0 . 6 0 0 5   w i n d   d i r e c t i o n   a t   a   h e i g h t   o f   1 0 0 m   0 . 1 6 2 7   0 . 1 8 4 7   0 . 2 9 6 3   - 0 . 0 9 5 1   w i n d   d i r e c t i o n   a t   a   h e i g h t   o f   5 0 m   0 . 1 8 4 8   0 . 2 0 6 3   0 . 3 1 1 8   - 0 . 0 8 3 2   p r e c i p i t a t i o n   0 . 1 3 2 8   0 . 0 6 0 2   0 . 2 1 8 2   - 0 . 0 5 5 2   a i r   p r e ssu r e   - 0 . 0 3 0 4   0 . 0 5 5 0   0 . 2 2 1 2   0 . 0 0 1 6   e x t e r n a l   t e mp e r a t u r e   - 0 . 0 3 5 0   - 0 . 0 8 2 3   - 0 . 0 0 1 3   - 0 . 1 9 3 2   a i r   h u m i d i t y   0 . 0 7 0 6   - 0 . 0 0 1 6   0 . 1 6 0 5   0 . 1 5 9 0       Fig u r es  5   an d   6   s h o w ed   th e  d iag r a m s   o f   co r r elatio n s   b et w ee n   w in d   s p ee d   an d   en er g y   g en er atio n   v o lu m e.   W ith   p er f ec t  tu r b i n e   o p er atio n   an d   id ea l  m ea s u r em en t  r esu lts ,   it  s h o u ld   b e  s i m ilar   to   th e  s ca led   ( b ec au s e  o f   t h e  o p er atio n   o f   5   tu r b in e s )   ch ar ac ter i s tics   o f   th e  w i n d   t u r b in e   Fi g u r e  4 .   Di s tr ib u tio n   o f   p o in ts   o n l y   s u p er f iciall y   r e s e m b le s   t h e  m e n tio n ed   c h ar ac ter is t ics.  Dis p er s io n   o f   p o i n ts   m a y   r e s u l t  f r o m   t h e  c h a n g e s   in   th e  o p er atio n   o f   p ar ticu lar   tu r b in es.  Ho w ev er ,   th e   v er tica l   lin e s ,   s h o w n   in   F i g u r e  6 ,   f o r   th e  w i n d   s p ee d   o f   0 m /s ,   2 . 4   m /s   a n d   4 . 6   m /s   ar e  h ar d   to   j u s ti f y   o t h er   w a y   t h an   a s   in co r r ec t  m ea s u r e m en t  o f   w in d   s p ee d   o r   en er g y   g e n er atio n   v o lu m e.   Si m ilar   s i tu atio n   ca n   b e  n o ticed   in   d iag r a m s   w i th   t h e  co r r elatio n   o f   w i n d   s p ee d   an d   en er g y   g e n er atio n   v o lu m e   f o r   th e  y ea r s   2 0 1 6   an d   2 0 1 7 ,   b u t  th e y   ap p ea r   f o r   d if f er e n t  s p ee d   in   b o th   ca s es.  T h u s ,   th e  d ata  w as  clea r ed   o u t  o f   v alu es  f o r   w h ich   en er g y   g en er a tio n   v o l u m es  w er e  s ig n i f ican tl y   to o   h i g h   f o r   p ar ticu lar   w i n d   s tr e n g th .   Af ter   eli m i n atio n   o f   u n d o u b ted l y   in co r r ec t  m ea s u r e m e n ts ,   w in d   s p ee d   co r r elatio n   co ef f icie n t s   at  d if f er en t  h ei g h t s   an d   its   d ir ec tio n   w i th   e n er g y   g en er atio n   v o l u m e  c h a n g ed   T ab le  2 .   T h e  an al y s i s   o f   co ef f icie n ts   o f   th e  co r r elatio n   b et w ee n   w ea th er   p ar a m eter s   w it h   en er g y   g en er atio n   v o lu m e  i n d icate s   h ig h   i n ter d e p en d en ce   b et w ee n   e n er g y   g en er atio n   v o l u m e  a n d   w i n d   s p e ed .   T h e  co r r elatio n   o f   th e  o th er   p ar a m eter s   w ith   en er g y   g e n er atio n   v o lu m e  i s   lo w .   I t  w a s   t h er ef o r e  d ec id ed   t h at  n e u r al  n e t w o r k   tr ain i n g   w o u ld   b e  co n d u cted   u s in g   t w o   d if f er en t e x p lan a to r y   v ar iab les:   -   W in d   s p ee d   at  a  h eig h t o f   1 0 0 m ;   -   W in d   s p ee d   at  a  h eig h t o f   1 0 0 m   an d   w i n d   s p ee d   at  a  h eig h t  o f   5 0 m .           Fig u r e  5 .   Diag r a m   o f   co r r elatio n   b et w ee n   w i n d   s p ee d   at  a  h eig h t   o f   at  a  h ei g h t o f   1 0 0 m   h ei g h t  a n d   en er g y   g en er atio n   in   2 0 1 4   0 5 10 15 20 25 0 2 4 6 8 10 W ind   s pe ed   at   a  he igh t   of   10 0  m   [ m / s ] En erg y   [ M W h] Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
              I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  10 ,   No .   4 ,  A u g u s t 2 0 2 0   :   3 9 5 7   -   3966   3962       Fig u r e  6 .   Diag r a m   o f   co r r elatio n   b et w ee n   w i n d   s p ee d   at  a  h eig h t o f   at  a  h ei g h t o f   1 0 0 m   h ei g h t   an d   en er g y   g e n er atio n   i n   2 0 1 5       T ab le  2 .   C o ef f icie n t v al u es o f   co r r elatio n   b et w ee n   e x p lan a to r y   v ar iab lesa n d   en er g y     g en er atio n   v o l u m es   a f ter   eli m i n atio n   o f   in co r r ec t  m ea s u r e m e n t   Ex p l a n a t o r y   v a r i a b l e   C o r r e l a t i o n   2 0 1 4   2 0 1 5   2 0 1 6   2 0 1 7   w i n d   s p e e d   a t   a   h e i g h t   o f   1 0 0 m   0 . 7 8 3 3   0 . 8 1 7 4   0 . 8 9 0 0   0 . 8 8 3 9   w i n d   s p e e d   a t   a   h e i g h t   o f   9 9 m   0 . 7 8 3 3   0 . 8 2 2 7   0 . 8 8 9 8   0 . 8 8 4 0   w i n d   s p e e d   a t   a   h e i g h t   o f   5 0 m   0 . 7 7 8 5   0 . 8 2 7 5   0 . 8 8 9 0   0 . 8 8 2 3   w i n d   d i r e c t i o n   a t   a   h e i g h t   o f   1 0 0 m   0 . 1 6 2 7   0 . 2 3 9 1   0 . 1 4 7 4   0 . 1 3 1 4   w i n d   d i r e c t i o n   a t   a   h e i g h t   o f   5 0 m   0 . 1 8 4 8   0 . 2 9 7 3   0 . 2 2 9 8   0 . 2 0 0 6       6.   RE SU L T S  A ND  AN AL Y SI S   Fo r   th e  p u r p o s e  o f   ev alu atio n   an d   co m p ar is o n   o f   th e  q u al it y   o f   co n d u cted   f o r ec ast s ,   th e  f o llo w in g   in d ices  w er e  in tr o d u ce d :   -   Me an   ab s o lu te  er r o r :     = 1 ∑ | | = 1   ( 9 )     -   No r m ed   r o o t  m ea n   s q u ar e  er r o r       = √ ∑ 2 = 1   ( 1 0 )     -   P er ce n tag e  ef f ec ti v en e s s   o f   o b tain in g   f o r ec ast  w it h   th e  ac c u r ac y   o f   2 MW   w h ic h   is   20%   o f   in s talled   ca p ac it y        2 = co un t ( 2 ) ∗ 100% ,  2 = { :   | | < 2 }   ( 1 1 )     -   P er ce n tag e  ef f ec ti v en e s s   o f   o b tain in g   f o r ec ast  w it h   th e  ac c u r ac y   o f   1 MW   w h ic h   is   10%   o f   in s talled   ca p ac it y      1 = co un t ( 1 ) ∗ 100% ,  1 = { :   | | < 2 }   ( 1 2 )     -   Ma x i m u m   f o r ec ast er r o r      = min k = 1 . . n ( )   ( 1 3 )     w h er e:       :  n u m b er   o f   f o r ec ast s ,       : e r r o r   o f   k - th   f o r ec ast,     :  r ated   f ar m   ca p ac it y       0 5 10 15 20 25 0 2 4 6 8 10 W i n d   s p eed   at   a  h ei g h t   o f   1 0 0   m   [m / s ] E n erg y   [MW h ] Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g   I SS N:  2 0 8 8 - 8708       Th e  q u a lity o f  d a ta   a n d   t h e  a c cu r a cy   o f e n erg y  g en era tio n   f o r ec a s t b y  a r tifi cia l   …  ( B o g d a n   K w ia tko w s ki )   3963   6 . 1 .   F o re ca s t s   w it h  co ns er v a t iv e  m et ho d   I n   th e  co n s er v ati v e  m et h o d   an   ap p r o ac h   w i th   t h e  p er s p ec tiv e   w as a p p lied :   -   1 h   - f o r ec ast b ased   o n   th e  g en e r atio n   an   h o u r   b ef o r e,     -   6 h   -   f o r ec ast b ased   o n   th e  g e n er atio n   6   h o u r s   b ef o r e.   Fig u r e 7   s h o w ed   f o r ec ast  r es u lts   f o r   th e  p er s p ec ti v e  o f   1 h .   Ve r y   s h o r t  ti m e  p er s p ec ti v e  m a k e s   a  v is u al  i m p r ess io n   t h at  t h e  wav ef o r m s   p r ac ti ca ll y   co in cid e  w it h   ea c h   o th er .   Ho w e v er ,   th e  v alu e s   o f   i n d ices   p r esen ted   in   T ab le  3 ,   w h ic h   esti m ate  f o r ec ast  ac c u r ac y   s h o w   t h at  t h e  er r o r   is   n o t  s o   s m all.   A tte n tio n   is   b r o u g h t  to   a  lo w   v alu e   o f   m ea n   ab s o lu te  er r o r   ( MA E )   an d   a  r elativ el y   h ig h   v al u e  o f   m a x i m u m   ab s o lu te  er r o r   ( Ma x E ) .   Fig u r e   8   s h o w s   t h e  f o r ec ast  r esu lt s   f o r   th e  p er s p ec tiv e  o f   6 h   an d   T ab le  4   in clu d es  th e  v alu e s   o f   in d ices  f o r   esti m ati n g   f o r ec asts   ac c u r ac y .   T i m e  p e r s p ec tiv e  e x te n s io n   s i g n i f ican t l y   w o r s e n ed   f o r ec ast s   ac cu r ac y - m ea n   er r o r   in cr ea s e d   m o r e  th a n   1 0 0 %,  w h ile   m a x i m u m   ab s o lu te   er r o r   r ea ch ed   th e   v al u e  clo s e  to   th e  r ated   p o w er   o f   elec tr ic  p o w er   p lan t  T ab le   4 .           Fig u r e  7 .   P r ed ictio n   o f   en er g y   g en er atio n   w it h   co n s er v ati v e  m et h o d   in   th e  p er s p ec ti v e  o f   1 h :    f o r ec ast - in ter r u p t lin e,   r ea l g e n er atio n - co n ti n u o u s   li n e,   f o r ec ast er r o r - d o t lin e       T ab le  3 .   Ob tain ed   r esu lts   o f   p r ed ictio n   w ith   co n s er v a tiv e  m e th o d   f o r   1 h   ah ea d     M A E   [ M W ]   n R M S E   [ % ]   A EM E2   [ % ]   A EM E1   [ % ]   M a x E   [ M W ]   2 0 1 4   0 . 7 4   1 1 . 1   9 2 . 0   7 3 . 9   5 . 7 7   2 0 1 5   0 . 5 7   9 . 4   9 4 . 2   8 2 . 0   8 . 3 1   2 0 1 6   0 . 5 9   1 0 . 0   9 3 . 0   8 1 . 8   7 . 1 1   2 0 1 7   0 . 6 2   1 0 . 1   9 3 . 1   7 9 . 7   7 . 4 8           Fig u r e  8 .   P r ed ictio n   o f   en er g y   g en er atio n   w it h   co n s er v ati v e  m et h o d   in   th e  p er s p ec ti v e  o f   6 h :    f o r ec ast - in ter r u p t lin e,   r ea l g e n er atio n - co n ti n u o u s   lin e,   f o r ec ast er r o r - d o t lin e       T ab le  4 .   Ob tain ed   p r e d ictio n   r esu lt s   w it h   c o n s er v ati v e  m e th o d   f o r   6 h   ah ea d     M A E   [ M W ]   n R M S E   [ % ]   A EM E2   [ % ]   A EM E1   [ % ]   M a x E   [ M W ]   2 0 1 4   1 . 4 7   2 2 . 2   7 3 . 4   5 5 . 1   9 . 5 9   2 0 1 5   1 . 3 4   2 0 . 3   7 6 . 3   5 7 . 9   9 . 6 6   2 0 1 6   1 . 3 2   2 0 . 5   7 7 . 0   5 9 . 3   9 . 3 6   2 0 1 7   1 . 4 5   2 1 . 4   7 4 . 2   5 4 . 0   9 . 5 2       6 . 2 .     F o re ca s t s   w i t h neura l net w o rk   A r ti f icial   n e u r al  n et w o r k   w as   co n d u cted   u s i n g   t h e  d ata  p r esen ted   i n   p . 5 .   T h e  tr ain ed   n e t w o r k   w as   u s ed   f o r   f o r ec asti n g   b ased   o n   cu r r en t  w ea t h er ,   v o l u m e  o f   e n er g y   p r o d u ce d   b y   e n er g y   w i n d   g en er ato r s .   Data   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
              I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  10 ,   No .   4 ,  A u g u s t 2 0 2 0   :   3 9 5 7   -   3966   3964   u s ed   f o r   t h e  tr ai n i n g   co m e   f r o m   t h e  p er io d   0 1 . 0 1 . 2 0 1 4 - 3 1 . 1 2 . 2 0 1 4 ,   w h ile  test   d ata  f r o m   t h e  p er io d   0 1 . 0 1 . 2 0 1 5 - 3 1 . 1 2 . 2 0 1 7 .   Fo r ec asts   w er e  co n d u cted   f o r   th e  w h o le  y ea r   an d   f o r   p ar ticu lar   m o n t h s .   Net w o r k   tr ain ed   w it h   d ata  f r o m   J a n u ar y   2 0 1 4   w as  u s ed   f o r   f o r ec asti n g   th e  e n er g y   g en e r atio n   in   J an u ar y   i n   th e  y ea r s   2015 - 2 0 1 7 ,   an d   f r o m   Feb r u ar y   in   t h e  f o llo w in g   y ea r s ,   etc.     T h e  k i n d   o f   p r o b lem   a n d   t h e   s tr u ctu r e   o f   d ata   i n d icate   t h at  s t u d ies   s h o u ld   b e g i n   t h e  s elec tio n   o f   SNN  ar c h itect u r e  f r o m   m u ltil a y er   f ee d f o r w ar d   n et w o r k s .   T h e  liter atu r e,   i n   ca s e  o f   f ee d f o r w ar d   n et w o r k s ,   in d icate s   t h at  a  n et w o r k   co m p r i s i n g   3   la y er s :   in p u t,  h id d en   an d   o u tp u t,  i s   ab le  to   s o lv e  e v er y   p r o b lem .   A   r e m ain in g   p r o b lem   to   s o l v e   is   th e  n u m b er   o f   n e u r o n s   i n   p ar ticu lar   lev el s .   I n   ca s e  o f   i n p u t  an d   o u tp u t  la y er s   th e  an s w er s   ar e  o b v io u s :    -   T h e  am o u n t  o f   n e u r o n s   i n   t h e  in p u t  la y er   m u s t  b e  eq u al  to   th e  len g t h   o f   i n p u t  v ec to r - in   o u r   ca s e,   it  w i ll  b e  1   n eu r o n ,   w h e n   th e  tr ain i n g   is   p er f o r m ed   b ased   o n l y   o n   th e  s p ee d   at  a  h eig h t  o f   1 0 0 m   o r   2   n eu r o n s ,   w h e n   th e  tr ain in g   u s es t h e  s p ee d   at  th e  h ei g h ts   o f   1 0 0 m   a n d   5 0 m .   -   T h e  am o u n t  o f   n e u r o n s   in   th e  o u tp u t  la y er   m u s t  b e  eq u al  to   th e  a m o u n t  o f   f o r ec ast  v a l u es - i n   o u r   ca s e,   it th e  a m o u n t o f   g en er ated   en e r g y ,   s o   1   n e u r o n   is   s u f f icien t.   Dete r m i n i n g   th e  le n g t h   o f   h id d en   la y er ,   i n   t u r n ,   i s   n o t  s o   o b v io u s .   A l th o u g h   t h er e  ar e  s o m e   d ep en d en cies  u s ed   f o r   t h is   p u r p o s e  b u t  th e   liter at u r e  i n d icate s   t h at  ca lc u lated   v al u es   s h o u ld   b e  tr ea ted   a s   m i n i m u m   v al u es ,   a n d   th e   s el ec tio n   s h o u ld   b e  p er f o r m ed   b y   tr ial  a n d   er r o r .   I n   th e  d is c u s s ed   ca s e,   t h e  te s ts   w er e  co n d u cted   f o r   t h e  h id d en   la y er   co m p r is i n g   2 ,   3 ,   4   an d   5   n e u r o n s .   I t  s h o u ld   b e  e m p h a s is ed   t h at  a n   ex ce s s iv e   i n cr ea s e  i n   len g t h   o f   h id d en   la y er   m a y   lead   to   a n   o v er   tr ain i n g   w h ic h   r e s u l ts   in   v er y   g o o d   tr ain in g   r esu lt s   an d   a  s i g n i f ica n t d r o p   in   p er f o r m a n ce   o f   n et w o r k   w it h   th e  d ata  an a l y s is   o u ts id e  t h e  tr ain i n g   s e t.   A cc o r d in g   to   t h e  ass u m p tio n s   o f   f ee d f o r w ar d   n et w o r k   ar ch itect u r e,   all  n e u r o n s   i n   a  l a y er   h a v e   th e  s a m e  tr an s it io n   f u n c tio n .   I t  w as  d ec id ed   th at  in   th e  in p u t  an d   o u tp u t  la y er s   a  lin ea r   f u n ctio n   w o u ld   b e  u s ed ,   an d   in   t h e  h id d en   la y e r ,   tan g en t  cu r v e  f u n ctio n .   T h e  tr ain ed   n et w o r k   w ith   L e v en b er g a - Ma r q u r d ta  m et h o d .   Net w o r k   tr ai n i n g   a n d   test s   w er e  ca r r ied   o u t   in   t h e  Ma tlab   e nv . ,   eq u ip p ed   w ith   th e   to o lb o x   Ne u r al  Net w o r k s   t h at  o f f er s   a  w id e  r an g e  o f   ar ch itect u r es a n d   p r o ce d u r es u s ed   f o r   tr ain i n g   t h e  A N N  [ 2 4 ,   2 5 ] .   Vis u a ll y ,   s i m i lar   r esu lts   w er e  o b tain ed   f o r   th e  an n u al  f o r ec ast,  in   b o th   an al y s ed   ca s es - f o r ec ast s   b ased   o n   w i n d   s p ee d   at  a  h ei g h t  o f   1 0 0 m   an d   f o r ec asts   b ase d   o n   w i n d   s p ee d   at  o f   1 0 0 m   a n d   5 0 m   a s   s h o w n   i n   Fig u r es  9   a n d   1 0 .   T ested   ac cu r ac y   co e f f icie n ts   h av e   s i m ilar   v al u es  a s   s h o w n   i n   T a b le s   5   an d   6 .   Me a n   ab s o lu te  er r o r   f o r   th e  f ir s t  ca s e  is   0 . 7 2 MW,  w h ile  f o r   th e  s ec o n d   o n e  0 . 7 6 MW .   A llo w i n g   f o r ec ast  d ev iat io n   f r o m   r ea l  v al u es  o f   2 0 %,  th e  n et w o r k   e f f ec ti v en e s s   is   9 3 . 7 %  f o r   th e  f ir s t  ca s e  a n d   9 2 . 2 %  f o r   th e  s ec o n d   ca s e.   W ith   f o r ec ast  d ev iatio n   o f   1 0 %,  it  is   7 2 . 7 %   an d   7 2 %,   r esp e ctiv el y .   Ob tain ed   v al u es  ar e  c o m p ar ab le,   b u t  a  b it  b etter   f o r   th e  f o r ec asts   t h at  u s e  o n l y   w i n d   s p ee d   at  a  h eig h t  o f   1 0 0 m .           Fig u r e  9 .   An n u al  f o r ec ast o f   e n er g y   g e n er atio n   r ea lized   b y   A N N  b ased   o n   w i n d   s p ee d   at  a  h eig h t  o f   1 0 0 m ,   f o r ec ast - i n ter r u p t li n e,   r ea l g en er atio n - c co n ti n u o u s   lin e,   f o r ec ast er r o r - d o t lin e           Fig u r e  1 0 .   A n n u al  en er g y   r ea l ized   b y   A NN  b ased   o n   w i n d   s p ee d   at  a  h eig h t o f   1 0 0 m   a n d   5 0 m ,   f o r ec ast - in ter r u p t lin e,   r ea l g e n er atio n - c o n ti n u o u s   lin e,   f o r ec ast er r o r - d o t lin e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g   I SS N:  2 0 8 8 - 8708       Th e  q u a lity o f  d a ta   a n d   t h e  a c cu r a cy   o f e n erg y  g en era tio n   f o r ec a s t b y  a r tifi cia l   …  ( B o g d a n   K w ia tko w s ki )   3965   T ab le  5 .   Ob tain ed   d ata  o f   SS N  p r ed ictio n ,   tr ain in g   w it h   d ata  f r o m   2 0 1 2 ,       w i n d   o n l y   at  a  h ei g h t o f   1 0 0 m ,   3   n eu r o n s     M A E   [ M W ]   n R M S E   [ % ]   A EM E2   [ % ]   A EM E1   [ % ]   M a x E   [ M W ]   2 0 1 5   0 . 7 0   1 0 . 8   9 2 . 8   7 6 . 7   6 . 2 6   2 0 1 6   0 . 7 7   1 0 . 6   9 4 . 9   6 7 . 0   4 . 8 3   2 0 1 7   0 . 7 0   1 0 . 2   9 3 . 4   7 4 . 5   7 . 4 7       T ab le  6   Ob tain ed   d ata  o f   SS N  p r ed ictio n ,   tr ain in g   w it h   d ata  f r o m   2 0 1 3 ,    w i n d   at  a  h ei g h t  o f   1 0 0 m   an d   5 0 m ,   4   n e u r o n s .     M A E   [ M W ]   n R M S E   [ % ]   A EM E2   [ % ]   A EM E1   [ % ]   M a x E   [ M W ]   2 0 1 5   0 . 6 8   1 0 . 2   9 3 . 7   7 6 . 8   5 . 8 9   2 0 1 6   0 . 7 6   1 0 . 4   9 3 . 3   6 8 . 9   5 . 1 6   2 0 1 7   0 . 8 3   1 2 . 2   8 9 . 5   7 0 . 4   7 . 2 9       I n   ca s e  o f   m o n th l y   f o r ec asts ,   d u e  to   cy cl ical  ch ar ac ter   o f   at m o s p h er ic  co n d itio n s ,   d ata  ca n   b e  m o r e  co h er en t  w h ic h   s h o u ld   r es u lt   in   g r ea ter   ac c u r ac y   o f   p r ed ictio n .   T h e  o b tain ed   f o r ec asts   r esu lt s   p r o v e  t h e s e   ass u m p ti o n s   as  s h o w n   i n   Fi g u r e  11 .   A ll  ac cu r ac y   p r ed ictio n   in d ices  i m p r o v ed   T a b le  7 .   T h e  i m p o r tan t  th i n g   is   th at  m ax i m u m   f o r ec ast  er r o r   d ec r ea s ed   to   th e  v alu e  o f   ab o u t   3 . 8 5 M W   w h ic h   is   t h e  v a lu e  b elo w   4 0 %  o f   r ated   p o w er   o f   elec tr ic  p o w er   p lan t .   T h e  r esu lts   f r o m   Feb r u ar y   2 0 1 5   w en t  p ar ticu lar l y   w ell - m ea n   ab s o l u te  er r o r   w a s   0 . 3 4 MW ,   r o o t  m ea n   s q u a r e  er r o r   w as  5 . 4 %  an d   9 2 . 8 %  o f   f o r ec ast s   d id   n o t  d if f er   o f   m o r e  t h a n   1 0 %  f r o m   r ea l v alu e s .           Fig u r e  1 1 .   E n er g y   g en er atio n   f o r ec ast ( Feb r u ar y )   r ea lized   b y   A NN  b ased   o n   w i n d   s p ee d   at  a  h eig h t o f   1 0 0 m ,   m o n th l y   i n ter r u p t li n e,   r ea l g en er atio n   –   c o n ti n u o u s   li n e,   f o r ec ast er r o r   –   d o t lin e       T ab le  7   Ob tain ed   r esu lts   o f   m o n th l y   ( Feb r u ar y )   p r ed ictio n   o f   SS N    tr ain i n g   w i th   d ata  f r o m   2 0 1 4 ,   w i n d   o n l y   at  a  h ei g h t o f   1 0 0 m ,   3   n eu r o n s     M A E   [ M W ]   n R M S E   [ % ]   A EM E2   [ % ]   A EM E1   [ % ]   M a x E   [ M W ]   2 0 1 5   0 . 3 4   5 . 4   9 9 . 1   9 2 . 8   3 . 8 0   2 0 1 6   0 . 6 0   8 . 6   9 5 . 7   7 8 . 6   3 . 8 5   2 0 1 7   0 . 5 8   8 . 6   9 5 . 6   7 8 . 6   3 . 8 8       7.   CO NCLU SI O N   T h e  p ap er   d is cu s s ed   4   m o d els :  co n s er v ati v e  w i th   1 h   p er s p e ctiv e,   co n s er v at iv e   w it h   6 h   p e r s p ec tiv e,   n eu r al   n et w o r k   t h at   u s ed   w i n d   s p ee d   at  a   h ei g h t  o f   1 0 0 m ,   n e u r al  n et w o r k   th at   u s ed     w in d   s p ee d   at  a  h ei g h t  o f   1 0 0 m   a n d   5 0 m .   T h e  h i g h est   ac cu r ac y   w as   o b tain ed   f o r   n e u r al  n et w o r k   th a t  u s ed   w i n d   s p ee d   at  a  h eig h t   o f   1 0 0 m   w it h   m o n t h l y   f o r ec ast s .   T h e  s tu d ies  p r o v ed   k n o w n   f r o m   li ter a tu r e  p h e n o m e n o n   t h at  ar tif icial  n eu r al   n et w o r k s   ca n   b e  e f f ec ti v e l y   u s ed   i n   ta s k s   o f   f o r ec asti n g   en er g y   g en er atio n . T h e  co m p ar is o n   o f   f o r ec asts   r esu lt s   o b tain ed   u s in g   SS N   with   co n s er v ati v e  m et h o d   in d ic ates  t h at   n et w o r k s   ar e  m o r e  u n i v er s al.   Fo r ec as t   ac cu r ac y   o f   co n s er v at iv e  m et h o d   d ec r ea s es a lo n g   w ith   t h e  e x ten s io n   o f   t i m e  p er s p ec tiv e.   Fo r ec ast  ac cu r ac y   o f   f o r ec ast s   w it h   ar tific ial  n e u r al  n et w o r k s   s tr o n g l y   d ep en d s   o n   th e  s e lectio n   o f   ex p lan ato r y   d ata.   I n   th e  a n al y s ed   ca s e,   t h e  i n f lu e n ce   o f   9   d if f er e n t  d ata  w er e  test ed - it  t u r n ed   o u t  t h at  o n l y   w i n d   s p ee d   h as  a  r ea l  im p ac t  o n   en er g y   g e n er atio n   v o lu m e.   Of   co u r s e,   it  d o es  n o t  m ea n   t h at  o th er   th a n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
              I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  10 ,   No .   4 ,  A u g u s t 2 0 2 0   :   3 9 5 7   -   3966   3966   an al y s ed   d ata  f ail  to   in f l u en ce   th e  f o r ec ast  v al u e.   A t  t h e  s a m e  ti m e,   it  ca n n o t  b e  eli m in a t ed   th at  b y   d if f er en t   in p u t d ata  co d in g ,   th eir   co r r elatio n   w it h   en er g y   p r o d u ctio n   w il l i m p r o v e.   T h e  q u alit y   o f   e x p la n ato r y   d ata  ( m ea s u r e m e n t s )   is   v er y   cr u cial  f o r   th e  f o r ec ast  ac c u r ac y .   I n   ca s e  o f   ar tif icial  n eu r al  n et w o r k s ,   m en d ac io u s   d ata  ag g r av a te  th e   tr ain in g   a n d ,   r eg ar d less   o f   p r ed ictio n   m eth o d ,   d is en ab le  co r r ec t  f o r ec asts   ev alu a tio n .   I n   ca s e   o f   A N N,   r ed u cin g   t h e   r a n g e   o f   d ata  t o   o n e  m o n t h   h ad   a  p o s itiv e   i m p ac t   o n   th e   f o r ec ast  ac c u r ac y .   T r ain i n g   p er f o r m ed   f o r   d ata  f r o m   th e   w h o le  y ea r   a n d ,   n e x t,   f o r ec asti n g   th e  g e n er atio n   f o r   th e  w h o le  y ea r   g i v es   w o r s e  r e s u lt s   t h a n   tr ain in g   w i th   d ata  f r o m   o n e  m o n th   a n d   f o r ec asti n g   f o r   th e  s a m e  m o n th   in   f o llo w i n g   y ea r s .   T h e  ch an g es  i n   t h e  t u r b in e  o p er atio n   r esu lti n g   f r o m   w ea t h er   an d   o p er atin g   co n d it i o n s   i n h ib it  th e   n e u r al  n e t w o r k   tr ain in g   p r o ce s s ,   as  it  s ee m s   th at   th e y   co u ld   b e  p ar tly   id e n ti f ied   b y   in tr o d u cin g   ad d itio n al  ex p la n ato r y   v ar iab les.       RE F E R E NC E S   [1 ]   S .   S .   S a k th i ,   e t  a l . ,   " W in d   In teg ra ted   T h e r m a l  Un it   Co m m it m e n t  S o lu ti o n   u si n g   G re y   W o lf   Op ti m ize r, "   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   E l e c t r i c a l   a n d   C o m p u t e r   E n g i n e e r i n g   ( I J E C E ) ,   v o l .   7 ,   n o .   5 ,   p p .   2 3 0 9 - 2 3 2 0 ,   2 0 1 7 .   [2 ]   D.  S o b c z y ń sk i,   " S i m u latio n   stu d y   o f  s m a ll   iso late d   p o w e r  e le c tro n ic  c o n v e rters   f o r  P V   s y ste m , "   2 0 1 6   Pr o g re ss   in   Ap p li e d   El e c trica l  En g in e e rin g   ( PA EE ) ,   K o sc ielisk o - Zak o p a n e ,   p p .   1 - 6 ,   2 0 1 6 .   [3 ]   I .   M .   W a r t a n a ,   e t   a l . ,   " O p t i m a l   I n t e g r a t i o n   o f   t h e   R e n e w a b l e   E n e r g y   t o   t h e   G r i d   b y   C o n s i d e r i n g   S m a l l   S i g n a l   S t a b i l i t y   C o n s t r a i n t , "   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   E l e c t r i c a l   a n d   C o m p u t e r   E n g i n e e r i n g   ( I J E C E ) ,   v o l .   7 ,   n o .   5 ,   p p .   2 3 2 9 - 2337 ,   2 0 1 7 .     [4 ]   D.  Ba c z y ń sk i  a n d   P .   P io tr o w sk i,   " P ro g n o z o w a n ie   d o b o w e j   p ro d u k c ji   e n e rg ii   e lek tr y c z n e j   p rz e z   tu rb in ę   w iatro w ą   z   h o ry z o n tem   1   d o b y , "   Prze g lą d   El e k tro tec h n icz n y ,   v o l.     9 0 ,   n o .   9 ,   p p .   1 1 3 - 1 1 7 ,   2 0 1 4 .   [5 ]   T .   Ho ss a ,   W .   S o k o ło w sk a ,   K.,   F a b isz   a n d   A . ,   F il ip o w sk a ,   " P ro g n o z o w a n ie   g e n e ra c ji   w iatro we j  z   wy k o rz y sta n ie m   m e to d   lo k a ln y c h   i   re g re sji   n ielin i o w e j, "   Ryn e k   e n e rg ii ,   v o l.   1 1 1 ,   n o .   2 ,   p p .   6 1 - 6 8 ,   2 0 1 4 .   [6 ]   G .   S i d e ra to s  a n d   N.D.  Ha tzia rg y rio u ,   " A n   A d v a n c e d   S tatisti c a l  M e t h o d   f o r  W in d   P o w e r  F o re c a stin g , "   IEE E  T ra n sa c ti o n s  o n   Po we r  S y ste ms ,   v o l.   2 2 ,   n o .   1 ,   p p .   2 5 8 - 2 6 5 ,   2 0 0 7 .   [7 ]   Z.   Ha n z e lk a ,   M .   Du tk a   a n d   B.   Ś w iąte k ,   " P ro g n o z o w a n ie   il o śc i   g e n e ro w a n e j   e n e rg ii   e lek tr y c z n e j   p r z e z   e lek tro w n ie   w iatro w e   z   wy k o rz y sta n ie m   sie c i   n e u ro n o w y c h , "  L e o n a rd o   E n e rg y ,   p p .   1 -   9 ,   2 0 1 6 .   [8 ]   W .   Y .   C h a n g ,   " C o m p a r is o n   o f   T h r e e   S h o r t   T e rm   W i n d   P o w e r   F o r e c a s t i n g , "   A d v a n c e d   M a t e r i a l s  R e se a r c h ,  v o l .   684 ,  p p .   6 7 1 - 6 7 5 ,   2 0 1 3 .   [9 ]   Y.  Ho n g ,   T .   Yu   a n d   Ch .   L iu ,   " Ho u r - A h e a d   W in d   S p e e d   a n d   P o w e r  F o re c a stin g   Us in g   E m p iri c a l  M o d e   De c o m p o siti o n , "   En e rg ies ,   v o l.   6 ,   n o .   1 2 ,   p p .   6 1 3 7 - 6 1 5 2 ,   2 0 1 3 .   [1 0 ]   W . Y.   Ch a n g ,   " S h o rt - T e r m   W in d   P o w e r  F o re c a stin g   Us in g   th e   En h a n c e d   P a r ti c le  S w a r m   Op ti m iz a ti o n   Ba se d   H y b rid   M e th o d , "   En e rg ies ,   v o l .   6 ,   n o .   9 ,   p p .   4 8 7 9 - 4 8 9 6 ,   2 0 1 3 .   [1 1 ]   J.  S h i ,   J.   M .   G u o   a n d   S .   T .   Zh e n g ,   " Ev a lu a ti o n   o f   H y b rid   F o re c a stin g   A p p ro a c h e s  f o r  W in d   S p e e d   a n d   P o w e r  G e n e r a ti o n   T im e   S e ries , "   Ren e wa b le a n d   S u st a in a b le E n e rg y   Rev ie ws ,   v o l.   1 6 ,   n o .   5 ,  p p .   3 4 7 1 - 3 4 8 0 ,   2 0 1 2 .    [1 2 ]   J.  W a n g ,   e t  a l ,   " Hy b rid   f o re c a stin g   m o d e l - b a se d   d a ta  m in in g   a n d   g e n e ti c   a lg o rit h m - a d a p ti v e   p a rti c le  sw a r m   o p ti m isa ti o n :  a   c a se   s tu d y   o f   w in d   sp e e d   ti m e   se rie s,"   IET   Ren e wa b le  P o we r  Ge n e ra ti o n ,  v o l.   1 0 ,   n o .   3 ,     p p .   2 8 7 - 2 9 8 ,   2 0 1 6 .    [1 3 ]   Z .   G o m o l k a ,   E .   D u d e k - D y d u c h   a n d   Y .   K o n d r a t e n k o ,   " F r o m   h o m o g e n e o u s   n e t w o r k   t o   n e u r a l   n e t s   w i t h   f r a c t i o n a l   d e r i v a t i v e   m e c h a n i s m , "   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   A r t i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e   a n d   S o f t   C o m p u t i n g - I C A I S C ,   v o l .   1 0 2 4 5 ,  p p .   5 2 - 63 ,   2 0 1 7 .    [1 4 ]   T .   Dh e rt,   T .   A sh u ri  a n d   J.  M a rti n s,  " A e ro d y n a m ic  sh a p e   o p ti m iza ti o n   o f   w in d   tu rb in e   b lad e s  u si n g   a   Re y n o ld s - a v e ra g e d   Na v ier - S to k e s  m o d e l  a n d   a n   a d jo i n t  m e th o d , "   W in d   E n e rg y ,   v o l .   2 0 ,   n o .   5 ,   p p .   9 0 9 – 9 2 6 ,   2 0 1 6 .   [1 5 ]   A .   B a d a w i,   N.  F .   H a sb u ll a h a ,   S .   Yu so f f ,   S .   Kh a n ,   A .   H a sh i m ,   A .   Zy o u d ,   M .   El a m a ss ie,  " Ev a lu a ti o n   o f   w in d   p o w e r  f o r  e lec tri c a l  e n e r g y   g e n e ra ti o n   in   th e   m e d it e rra n e a n   c o a st  o f   P a les ti n e   f o r  1 4   y e a rs, "   In ter n a ti o n a l  J o u rn a l   o f   El e c trica l  a n d   C o mp u ter   En g in e e rin g   ( IJ ECE ) ,   v o l.   9 ,   n o .   4 ,   p p .   2 2 1 2 - 2 2 1 9 ,   2 0 1 9   [1 6 ]   G . K.  V e n a y a g a m o o rth y ,   e t  a l . ,   " On e   S tep   A h e a d .   S h o rt - T e r m   W i n d   P o w e r  F o re c a stin g   a n d   I n telli g e n t  P re d ictiv e   C o n tr o l  Ba se d   o n   Da ta A n a ly ti c s,"   IEE E  Po we r a n d   En e rg y   M a g a z in e ,   v o l.   1 0 ,   n o .   5 ,   p p .   7 0 - 7 8 ,   2 0 1 2 .   [1 7 ]   A . A .   M o g h a d d a m   a n d   A . R.   S e i f i,   " S tu d y   o f   f o re c a stin g   re n e w a b le   e n e rg ies   in   s m a rt  g rid s  u sin g   li n e a r  p re d ictio v e   f il ters   a n d   n e u ra l  n e tw o rk s,"   IET   Ren e wa b le P o we r Ge n e ra ti o n ,   v o l.   5 ,   n o .   6 ,   p p .   4 7 0 - 4 8 0 ,   2 0 1 1 .   [1 8 ]   Z.   G o m ó łk a ,   e t  a l . ,   " I m p ro v e m e n t  o f   Im a g e   P ro c e ss in g   b y   Us in g   Ho m o g e n e u s  Ne u ra l  N e t w o rk s  w it h   F ra c ti o n a l   De riv a ti v e s T h e o re m , "   Dy n a mic a l  S y ste ms ,   Diff e re n ti a l   Eq u a ti o n s  a n d   Ap p lca t io n s ,  v o l .   3 1 ,   p p .   5 0 5 - 514 ,   2 0 1 1 .   [1 9 ]   D.  O.  He b b ,   " T h e   o rg a n iza ti o n   o f   b e h a v io r, "   Psy c h o l o g y   Pre ss ;  1   e d it io n ,  1 9 4 9 .   [2 0 ]   N.K.  S in g h ,   A . K.  S in g h   a b d   M .   T rip a th y ,   " S e lec ti o n   o f   h id d e n   lay e r  n e u ro n s  a n d   b e st  train i n g   m e th o d   f o r  F F NN   in   a p p li c a ti o n   o f   lo n g   term   lo a d   f o re c a stin g , "   J o u r n a l  o f  E lec trica l  En g in e e rin g ,   v o l.   6 3 ,   n o .   3 ,   p p .   1 5 3 - 1 6 1 ,   2 0 1 2 .   [2 1 ]   J .   B a r t m a n ,   " R e g u ł a   P I D   u c z e n i a   s z t u c z n y c h   n e u r o n ó w , "   M e t o d y   I n f o r m a t y k i   S t o s o w a n e j ,  v o l .   20,   n o .   3 ,   p p .   5 - 19 ,   2 0 0 9 .   [2 2 ]   A .   Biele c k i,   " M a th e m a ti c a l  m o d e l  o f   a rc h it e c tu re   a n d   lea rn in g   p ro c e ss e s  o f  a rti f icia l  n e u ra l  n e tw o rk s, "   T a sk   q u a rte rly ,   v o l.   7 ,   n o .   1 ,   p p .   9 3 – 1 1 4 ,   2 0 0 3 .   [2 3 ]   W .   M a lsk a   a n d   D.   M a z u r,   " A n a l iza   w p ł y w u   p rę d k o śc i   w iatru   n a g e n e ra c ję   m o c y   n a p rz y k ład z ie   f a r m y   w iatro w e j, "   Prze g lą d   El e k tro tec h n icz n y ,   v o l.   1 ,   n o .   4 ,   p p .   5 6 - 5 9 ,   2 0 1 7 .   [2 4 ]   J.  Ba rt m a n ,   Z. ,   G o m ó łk a   a n d   B.   Tw a ró g ,   " A NN   tr a in in g - th e   a n a ly sis  o f   th e   se lec ted   p r o c e d u re s  in   M a tl a b   e n v iro n m e n t,   "   Co mp u t in g   i n   S c ie n c e   a n d   T e c h n o l o g y ,   p p .   8 8 - 1 0 1 ,   2 0 1 5 .   [2 5 ]   S .   B.   A .   Ka m a ru d d in ,   N.  A .   M .   G h a n i,   H.  A .   Ra h i m   a n d   I.   M u sirin ,   " Kill e r  w h a le - b a c k p ro p a g a ti o n   (KW - BP )   a lg o rit h m   f o r  a c c u ra c y   i m p ro v e m e n t  o f   n e u ra l   n e tw o rk   f o re c a sti n g   m o d e ls  o n   e n e rg y e ff icie n t  d a t a , "   In ter n a ti o n a l   J o u rn a l  o f  Arti fi c i a l  I n telli g e n c e   ( IJ A - AI) ,   v o l.   8 ,   n o .   3 ,   p p .   2 7 0 - 2 7 7 ,   2 0 1 9 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.