論文の概要: Spatio-temporal estimation of wind speed and wind power using machine
learning: predictions, uncertainty and technical potential
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.00859v1
- Date: Thu, 29 Jul 2021 09:52:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-05 07:46:59.413724
- Title: Spatio-temporal estimation of wind speed and wind power using machine
learning: predictions, uncertainty and technical potential
- Title（参考訳）: 機械学習による風速と風力の時空間推定:予測、不確実性、技術的ポテンシャル
- Authors: Federico Amato, Fabian Guignard, Alina Walch, Nahid Mohajeri,
Jean-Louis Scartezzini, Mikhail Kanevski
- Abstract要約: ここで提示される風力推定は、風力発電量の増加を伴うエネルギーシステムの設計を支援するためのプランナーにとって重要な入力である。
この手法は、スイスのハブ高さ100メートルのタービンに対して250ドル(約2,400円)のグリッド上の時間風力ポテンシャルの研究に応用される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The growth of wind generation capacities in the past decades has shown that
wind energy can contribute to the energy transition in many parts of the world.
Being highly variable and complex to model, the quantification of the
spatio-temporal variation of wind power and the related uncertainty is highly
relevant for energy planners. Machine Learning has become a popular tool to
perform wind-speed and power predictions. However, the existing approaches have
several limitations. These include (i) insufficient consideration of
spatio-temporal correlations in wind-speed data, (ii) a lack of existing
methodologies to quantify the uncertainty of wind speed prediction and its
propagation to the wind-power estimation, and (iii) a focus on less than hourly
frequencies. To overcome these limitations, we introduce a framework to
reconstruct a spatio-temporal field on a regular grid from irregularly
distributed wind-speed measurements. After decomposing data into temporally
referenced basis functions and their corresponding spatially distributed
coefficients, the latter are spatially modelled using Extreme Learning
Machines. Estimates of both model and prediction uncertainties, and of their
propagation after the transformation of wind speed into wind power, are then
provided without any assumptions on distribution patterns of the data. The
methodology is applied to the study of hourly wind power potential on a grid of
$250\times 250$ m$^2$ for turbines of 100 meters hub height in Switzerland,
generating the first dataset of its type for the country. The potential wind
power generation is combined with the available area for wind turbine
installations to yield an estimate of the technical potential for wind power in
Switzerland. The wind power estimate presented here represents an important
input for planners to support the design of future energy systems with
increased wind power generation.
- Abstract（参考訳）: 過去数十年の風力発電能力の成長は、世界の多くの地域で風力エネルギーがエネルギー移動に寄与していることを示している。
モデルに非常に可変で複雑であるため、風力の時空間変動と関連する不確かさの定量化はエネルギープランナーに非常に関係がある。
機械学習は風速と電力の予測を行う一般的なツールとなっている。
しかし、既存のアプローチにはいくつかの制限がある。
i)風速データにおける時空間相関の不十分な考察,(ii)風速予測の不確かさと風力推定への伝播を定量化するための既存手法の欠如,(iii)時間単位の周波数に注目することを含む。
これらの制約を克服するために,不規則に分布する風速測定から正則格子上の時空間場を再構成する枠組みを提案する。
データを時間的に参照される基底関数とその空間分布係数に分解した後、極端な学習機械を用いて空間的にモデル化する。
モデルと予測の不確実性、および風速から風力への変換後の伝播の予測は、データの分布パターンの仮定なしに提供される。
この手法は、スイスで100メートルのハブ高さのタービンに対して250\times 250$m$^2$のグリッド上での1時間当たりの風力ポテンシャルの研究に応用され、同国で最初のデータセットを生成する。
風力発電の可能性は、スイスにおける風力発電の技術的ポテンシャルを見積もるために、風力タービン設備の利用可能な領域と組み合わせられる。
ここで提示される風力推定は、将来の風力発電システムの設計を支援するためのプランナーにとって重要な入力である。
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