論文の概要: Review of Kernel Learning for Intra-Hour Solar Forecasting with Infrared Sky Images and Cloud Dynamic Feature Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.05622v1
• Date: Mon, 11 Oct 2021 21:25:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-13 14:35:41.526806
• Title: Review of Kernel Learning for Intra-Hour Solar Forecasting with Infrared Sky Images and Cloud Dynamic Feature Extraction
• Title（参考訳）: 赤外線スカイイメージとクラウド動的特徴抽出による時間内太陽予測のためのカーネル学習のレビュー
• Authors: Guillermo Terr\'en-Serrano and Manel Mart\'inez-Ram\'on
• Abstract要約: 太陽光発電システムによって生じるエネルギーの不確実性は、保証された信頼性の高いエネルギー供給のために追加のコストを発生させる。 本研究は、時間内太陽予報の確率論的多タスクの導入により、追加コストを削減することを目的としている。
• 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: The uncertainty of the energy generated by photovoltaic systems incurs an additional cost for a guaranteed, reliable supply of energy (i.e., energy storage). This investigation aims to decrease the additional cost by introducing probabilistic multi-task intra-hour solar forecasting (feasible in real time applications) to increase the penetration of photovoltaic systems in power grids. The direction of moving clouds is estimated in consecutive sequences of sky images by extracting features of cloud dynamics with the objective of forecasting the global solar irradiance that reaches photovoltaic systems. The sky images are acquired using a low-cost infrared sky imager mounted on a solar tracker. The solar forecasting algorithm is based on kernel learning methods, and uses the clear sky index as predictor and features extracted from clouds as feature vectors. The proposed solar forecasting algorithm achieved 16.45\% forecasting skill 8 minutes ahead with a resolution of 15 seconds. In contrast, previous work reached 15.4\% forecasting skill with the resolution of 1 minute. Therefore, this solar forecasting algorithm increases the performances with respect to the state-of-the-art, providing grid operators with the capability of managing the inherent uncertainties of power grids with a high penetration of photovoltaic systems.
• Abstract（参考訳）: 太陽光発電システムによって発生するエネルギーの不確実性は、保証された信頼性の高いエネルギー供給(すなわちエネルギー貯蔵)のための追加コストをもたらす。 本研究の目的は、電力網における太陽光発電システムの浸透を増大させるために、確率論的マルチタスク時空間太陽予測(リアルタイム適用が可能)を導入することで追加コストを削減することである。 移動する雲の方向は、太陽光発電システムに到達する地球規模の太陽放射を予測し、雲力学の特徴を抽出することにより、スカイイメージの連続的に推定される。 この空画像は、ソーラートラッカーに取り付けられた低コストの赤外線撮像器を用いて取得される。 太陽予報アルゴリズムはカーネル学習法に基づいており、clear sky indexを予測器とし、雲から抽出した特徴を特徴ベクトルとして用いる。 提案された太陽予測アルゴリズムは15秒の解像度で8分前に16.45\%の予測技術を達成した。 対照的に、以前の作業は1分間の解像度で15.4\%の予測スキルに達した。 したがって、この太陽予報アルゴリズムは、太陽光発電システムの浸透率の高い電力網の固有の不確実性を管理する能力を持つグリッドオペレーターに、最先端の性能を向上させる。

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