論文の概要: PVNet: A LRCN Architecture for Spatio-Temporal Photovoltaic PowerForecasting from Numerical Weather Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1902.01453v4
• Date: Sat, 13 Jan 2024 19:33:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-22 13:11:07.921860
• Title: PVNet: A LRCN Architecture for Spatio-Temporal Photovoltaic PowerForecasting from Numerical Weather Prediction
• Title（参考訳）: PVNet:数値気象予測による時空間太陽光発電用LRCNアーキテクチャ
• Authors: Johan Mathe, Nina Miolane, Nicolas Sebastien, Jeremie Lequeux
• Abstract要約: 数値気象予測(NWP)を用いた長期反復畳み込みネットワークを導入し,24時間および48時間の予測地平線におけるPV生産を予測した。 我々は,国立海洋大気庁(NOAA)のNWPデータセットを用いて,ドイツにおける空間的に集積されたPV生産を予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.913033886371052
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Photovoltaic (PV) power generation has emerged as one of the lead renewable energy sources. Yet, its production is characterized by high uncertainty, being dependent on weather conditions like solar irradiance and temperature. Predicting PV production, even in the 24-hour forecast, remains a challenge and leads energy providers to left idling - often carbon emitting - plants. In this paper, we introduce a Long-Term Recurrent Convolutional Network using Numerical Weather Predictions (NWP) to predict, in turn, PV production in the 24-hour and 48-hour forecast horizons. This network architecture fully leverages both temporal and spatial weather data, sampled over the whole geographical area of interest. We train our model on an NWP dataset from the National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) to predict spatially aggregated PV production in Germany. We compare its performance to the persistence model and state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 太陽光発電(PV)発電は再生可能エネルギーの主要源の1つである。 しかし、その生産は、太陽の照度や温度などの気象条件に依存する高い不確実性によって特徴づけられる。 24時間の予測でさえ、pv生産予測は依然として課題であり、エネルギー供給者はアイドリング工場(しばしば炭素放出プラント)を離れる。 本稿では,数値気象予測(NWP)を用いた長期反復畳み込みネットワークを導入し,24時間および48時間の予測地平線におけるPV生産の予測を行う。 このネットワークアーキテクチャは、地理的領域全体にわたってサンプリングされた時間的および空間的な気象データの両方を十分に活用している。 我々は,国立海洋大気庁(NOAA)のNWPデータセットを用いて,ドイツにおける空間集約型PV生産を予測する。 その性能を永続化モデルと最先端メソッドと比較する。

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