論文の概要: An Adaptive Deep Learning Framework for Day-ahead Forecasting of Photovoltaic Power Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.13442v1
• Date: Tue, 28 Sep 2021 02:39:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-29 14:53:39.825649
• Title: An Adaptive Deep Learning Framework for Day-ahead Forecasting of Photovoltaic Power Generation
• Title（参考訳）: 太陽光発電の日頭予測のための適応型ディープラーニングフレームワーク
• Authors: Xing Luo, Dongxiao Zhang
• Abstract要約: 本稿では,従来のデータから一般知識を取得するだけでなく,新たなデータから特定の知識を動的に学習するDLフレームワークである適応LSTM(AD-LSTM)モデルを提案する。 開発したAD-LSTMモデルは,特にコンセプトドリフトの存在下で,オフラインのLSTMモデルよりも高い予測能力を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8702432681310401
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Accurate forecasts of photovoltaic power generation (PVPG) are essential to optimize operations between energy supply and demand. Recently, the propagation of sensors and smart meters has produced an enormous volume of data, which supports the development of data based PVPG forecasting. Although emerging deep learning (DL) models, such as the long short-term memory (LSTM) model, based on historical data, have provided effective solutions for PVPG forecasting with great successes, these models utilize offline learning. As a result, DL models cannot take advantage of the opportunity to learn from newly-arrived data, and are unable to handle concept drift caused by installing extra PV units and unforeseen PV unit failures. Consequently, to improve day-ahead PVPG forecasting accuracy, as well as eliminate the impacts of concept drift, this paper proposes an adaptive LSTM (AD-LSTM) model, which is a DL framework that can not only acquire general knowledge from historical data, but also dynamically learn specific knowledge from newly-arrived data. A two-phase adaptive learning strategy (TP-ALS) is integrated into AD-LSTM, and a sliding window (SDWIN) algorithm is proposed, to detect concept drift in PV systems. Multiple datasets from PV systems are utilized to assess the feasibility and effectiveness of the proposed approaches. The developed AD-LSTM model demonstrates greater forecasting capability than the offline LSTM model, particularly in the presence of concept drift. Additionally, the proposed AD-LSTM model also achieves superior performance in terms of day-ahead PVPG forecasting compared to other traditional machine learning models and statistical models in the literature.
• Abstract（参考訳）: 太陽光発電(PVPG)の正確な予測は、エネルギー供給と需要の間の運用を最適化するために不可欠である。 近年,センサとスマートメータの伝搬は膨大な量のデータを生み出し,PVPG予測データの開発を支援している。 歴史データに基づく長期記憶(LSTM)モデルのような新しい深層学習(DL)モデルは、PVPG予測に有効なソリューションを提供する一方で、これらのモデルはオフライン学習を利用する。 その結果、DLモデルは新たに開発されたデータから学習する機会を生かすことができず、余分なPVユニットや予期せぬPVユニットの故障によるコンセプトドリフトに対処できない。 そこで本研究では, 日頭PVPG予測精度の向上とコンセプトドリフトの影響を解消するために, 従来のデータから一般知識を得るだけでなく, 新たに開発されたデータから特定の知識を動的に学習するDLフレームワークである適応LSTM(AD-LSTM)モデルを提案する。 2相適応学習戦略 (TP-ALS) をAD-LSTMに統合し, PVシステムにおけるコンセプトドリフトを検出するスライディングウィンドウ (SDWIN) アルゴリズムを提案する。 PVシステムからの複数のデータセットを用いて,提案手法の有効性と有効性を評価する。 開発したAD-LSTMモデルは,特にコンセプトドリフトの存在下で,オフラインのLSTMモデルよりも高い予測能力を示す。 さらに,AD-LSTMモデルでは,従来の機械学習モデルや文献の統計モデルと比較して,日頭PVPG予測において優れた性能が得られる。

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