論文の概要: Short-Term Solar Irradiance Forecasting Using Calibrated Probabilistic
Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.04715v2
- Date: Wed, 14 Oct 2020 16:03:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-09 05:15:43.501585
- Title: Short-Term Solar Irradiance Forecasting Using Calibrated Probabilistic
Models
- Title(参考訳): 校正確率モデルを用いた短期太陽照度予測
- Authors: Eric Zelikman, Sharon Zhou, Jeremy Irvin, Cooper Raterink, Hao Sheng,
Anand Avati, Jack Kelly, Ram Rajagopal, Andrew Y. Ng, David Gagne
- Abstract要約: 我々は、SURFRADネットワーク内の7つの局の公開データを用いてモデルを訓練し、評価する。
NGBoostは, 太陽放射予測モデルよりも, 時間内解像度で高い性能が得られることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 14.579720180539136
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Advancing probabilistic solar forecasting methods is essential to supporting
the integration of solar energy into the electricity grid. In this work, we
develop a variety of state-of-the-art probabilistic models for forecasting
solar irradiance. We investigate the use of post-hoc calibration techniques for
ensuring well-calibrated probabilistic predictions. We train and evaluate the
models using public data from seven stations in the SURFRAD network, and
demonstrate that the best model, NGBoost, achieves higher performance at an
intra-hourly resolution than the best benchmark solar irradiance forecasting
model across all stations. Further, we show that NGBoost with CRUDE post-hoc
calibration achieves comparable performance to a numerical weather prediction
model on hourly-resolution forecasting.
- Abstract(参考訳): 太陽エネルギーの電力網への統合を支援するためには,確率的太陽予測法が不可欠である。
本研究では,太陽放射の予測のための様々な最先端確率モデルを開発する。
ポストホック校正手法による確率予測の精度向上について検討した。
我々は,surfradネットワーク内の7局の公開データを用いてモデルを訓練し,評価し,最良モデルであるngboostが全駅で最高の日射量予測モデルよりも時間内分解能で高い性能を達成できることを実証した。
さらに, 時間分解能予測における数値天気予報モデルと比較して, CRUDE後キャリブレーションによるNGBoostの性能が向上することを示した。
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