Apprendimento per Trasferimento tramite Cluster Meteorologici per la Previsione dell'Eolico Offshore

Un nuovo framework di apprendimento per trasferimento affronta la scarsità di dati per la previsione della potenza in nuovi parchi eolici offshore. Il metodo raggruppa la produzione di energia in base a caratteristiche meteorologiche covarianti, quindi utilizza un insieme di modelli esperti, ciascuno addestrato su un cluster specifico. Ciò consente a modelli pre-addestrati, specializzati in diversi pattern meteorologici, di adattarsi efficientemente a nuovi siti, catturando dinamiche trasferibili e dipendenti dal clima. L'approccio mira a garantire stabilità della rete, gestione delle riserve e commercio efficiente dell'energia fin dall'inizio dell'operatività del parco.