論文の概要: ECLIPSE : Envisioning Cloud Induced Perturbations in Solar Energy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.12419v1
• Date: Mon, 26 Apr 2021 09:19:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-27 15:02:00.405525
• Title: ECLIPSE : Envisioning Cloud Induced Perturbations in Solar Energy
• Title（参考訳）: ECLIPSE : 太陽エネルギーにおける雲誘起摂動の展望
• Authors: Quentin Paletta, Anthony Hu, Guillaume Arbod, Joan Lasenby
• Abstract要約: ECLIPSEは、空からの雲の動きをモデル化し、将来のセグメント画像と対応する放射能レベルの両方を予測するニューラルネットワークアーキテクチャです。 ECLIPSEは重要な事象を予測し、視覚的に現実的な未来を発生させながら時間的遅延を大幅に低減することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.867517731896504
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Efficient integration of solar energy into the electricity mix depends on a reliable anticipation of its intermittency. A promising approach to forecast the temporal variability of solar irradiance resulting from the cloud cover dynamics, is based on the analysis of sequences of ground-taken sky images. Despite encouraging results, a recurrent limitation of current Deep Learning approaches lies in the ubiquitous tendency of reacting to past observations rather than actively anticipating future events. This leads to a systematic temporal lag and little ability to predict sudden events. To address this challenge, we introduce ECLIPSE, a spatio-temporal neural network architecture that models cloud motion from sky images to predict both future segmented images and corresponding irradiance levels. We show that ECLIPSE anticipates critical events and considerably reduces temporal delay while generating visually realistic futures.
• Abstract（参考訳）: 太陽エネルギーの電気混合への効率的な統合は、断続性の信頼できる予測に依存する。 雲のカバーダイナミクスによる日射量の時間的変動を予測するための有望なアプローチは、地上撮影されたスカイ画像のシーケンスの解析に基づいている。 結果の奨励にもかかわらず、現在のディープラーニングアプローチの現在の制限は、将来の出来事を積極的に予測するのではなく、過去の観察に反応するユビキタスな傾向にある。 これにより、系統的な時間的遅延が発生し、突然の事象を予測する能力がほとんどなくなる。 この課題に対処するために,天空画像から雲の動きをモデル化し,将来のセグメント画像とそれに対応する照射レベルの予測を行う,時空間ニューラルネットワークアーキテクチャであるCLIPSEを導入する。 ECLIPSEは重要な事象を予測し、視覚的に現実的な未来を発生させながら時間的遅延を大幅に低減することを示す。

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