論文の概要: Convolutional Neural Networks applied to sky images for short-term solar
irradiance forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.11246v1
- Date: Fri, 22 May 2020 15:57:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-30 08:57:06.299420
- Title: Convolutional Neural Networks applied to sky images for short-term solar
irradiance forecasting
- Title（参考訳）: 短期太陽放射予測のためのスカイイメージへの畳み込みニューラルネットワークの適用
- Authors: Quentin Paletta, Joan Lasenby
- Abstract要約: 本研究は, 深部畳み込みニューラルネットワークの2～20分間の照度予測への適用に関する予備的な結果を示す。
パリザウ(フランス)で8ヶ月にわたって収集された光度測定とそれに対応する天空画像を用いて,時間分解能を2分間で評価した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Despite the advances in the field of solar energy, improvements of solar
forecasting techniques, addressing the intermittent electricity production,
remain essential for securing its future integration into a wider energy
supply. A promising approach to anticipate irradiance changes consists of
modeling the cloud cover dynamics from ground taken or satellite images. This
work presents preliminary results on the application of deep Convolutional
Neural Networks for 2 to 20 min irradiance forecasting using hemispherical sky
images and exogenous variables. We evaluate the models on a set of irradiance
measurements and corresponding sky images collected in Palaiseau (France) over
8 months with a temporal resolution of 2 min. To outline the learning of neural
networks in the context of short-term irradiance forecasting, we implemented
visualisation techniques revealing the types of patterns recognised by trained
algorithms in sky images. In addition, we show that training models with past
samples of the same day improves their forecast skill, relative to the smart
persistence model based on the Mean Square Error, by around 10% on a 10 min
ahead prediction. These results emphasise the benefit of integrating previous
same-day data in short-term forecasting. This, in turn, can be achieved through
model fine tuning or using recurrent units to facilitate the extraction of
relevant temporal features from past data.
- Abstract（参考訳）: 太陽エネルギー分野の進歩にもかかわらず、断続的な電力生産に対処する太陽予測技術の改善は、将来のエネルギー供給への統合を確保する上で不可欠である。
照度変化を予測するための有望なアプローチは、地上撮影や衛星画像から雲のカバーダイナミクスをモデル化することである。
本研究は,半球スカイ画像と外因性変数を用いた2～20分間の照度予測のための深層畳み込みニューラルネットワークの適用に関する予備結果を示す。
2分間の時間分解能で8ヶ月以上にわたってパリザウで収集された一連の照度測定と対応する天空画像のモデルを評価した。
短時間の照度予測の文脈でニューラルネットワークの学習を概説するため,スカイイメージのトレーニングアルゴリズムによって認識されるパターンの種類を可視化する手法を実装した。
さらに,同日過去のサンプルを用いたトレーニングモデルでは,平均平方誤差に基づくスマート永続化モデルと比較して,10分間の事前予測で約10%,予測スキルが向上することを示した。
これらの結果は、短期予測における過去の同日データの統合の利点を強調している。
これは、モデル微調整や、過去のデータから関連する時間的特徴の抽出を容易にするために繰り返し単位を用いることで達成できる。
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