論文の概要: Omnivision forecasting: combining satellite observations with sky images for improved intra-hour solar energy predictions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.03207v1
• Date: Tue, 7 Jun 2022 11:52:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-08 13:50:07.244005
• Title: Omnivision forecasting: combining satellite observations with sky images for improved intra-hour solar energy predictions
• Title（参考訳）: Omnivision Predictioning:衛星観測と天空画像の組み合わせによる太陽エネルギーの時間内予測の改善
• Authors: Quentin Paletta, Guillaume Arbod, Joan Lasenby
• Abstract要約: 断続的再生可能エネルギー源の電力網への統合は困難である。 雲の閉塞による発電の短期的な変化は、異なる時間スケールで予測できる。 本研究では,これら2つの相補的な視点をクラウドのカバーとして,単一の機械学習フレームワークに統合する。
• 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: Integration of intermittent renewable energy sources into electric grids in large proportions is challenging. A well-established approach aimed at addressing this difficulty involves the anticipation of the upcoming energy supply variability to adapt the response of the grid. In solar energy, short-term changes in electricity production caused by occluding clouds can be predicted at different time scales from all-sky cameras (up to 30-min ahead) and satellite observations (up to 6h ahead). In this study, we integrate these two complementary points of view on the cloud cover in a single machine learning framework to improve intra-hour (up to 60-min ahead) irradiance forecasting. Both deterministic and probabilistic predictions are evaluated in different weather conditions (clear-sky, cloudy, overcast) and with different input configurations (sky images, satellite observations and/or past irradiance values). Our results show that the hybrid model benefits predictions in clear-sky conditions and improves longer-term forecasting. This study lays the groundwork for future novel approaches of combining sky images and satellite observations in a single learning framework to advance solar nowcasting.
• Abstract（参考訳）: 断続的再生可能エネルギー源の電力グリッドへの大量統合は困難である。 この困難に対処するための確立されたアプローチは、グリッドの応答に適応するためのエネルギー供給の変動性を予測することである。 太陽エネルギーでは、雲を隠蔽することによる発電の短期的な変化は、全天球カメラ(30分前)や衛星観測(6時間前)と異なる時間スケールで予測できる。 本研究では,これら2つのクラウドカバーの相補的な視点を1つの機械学習フレームワークに統合し,時間内(60分前)の照度予測を改善する。 決定論的および確率論的予測は、異なる気象条件(クラースキー、曇り、オーバーキャスト)と異なる入力構成(スキー画像、衛星観測、過去の照度値)で評価される。 以上の結果から,ハイブリッドモデルでは明確な条件下での予測が有効であり,長期予測の改善が期待できる。 本研究は, スカイイメージと衛星観測を一つの学習枠組みで組み合わせ, 太陽点火を推し進めるための新しいアプローチの基礎となる。

関連論文リスト

• Distributed solar generation forecasting using attention-based deep neural networks for cloud movement prediction [2.9884358130293056]
  雲の動きを予測するための注意に基づく畳み込み長短期記憶ネットワークを提案し,雲の動きを予測するために既存の自己注意に基づく手法を適用した。 高い高度での雲の場合、注意に基づく手法を用いて得られた雲の予測は、非注意に基づく手法と比較して、太陽の予測スキルスコアが5.86%以上改善されることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-17T00:37:35Z)
• FengWu-W2S: A deep learning model for seamless weather-to-subseasonal forecast of global atmosphere [53.22497376154084]
  本研究では,FengWuグローバル気象予報モデルに基づくFengWu-Weather to Subseasonal (FengWu-W2S)を提案する。 我々は,FengWu-W2Sが大気環境を3～6週間先まで確実に予測し,マデン・ジュリア振動 (MJO) や北大西洋振動 (NAO) などの地球表面温度, 降水量, 地磁気高度, 季節内信号の予測能力を向上させることを実証した。 日時から季節時の予測誤差成長に関するアブレーション実験
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-15T13:44:37Z)
• Solarcast-ML: Per Node GraphCast Extension for Solar Energy Production [0.0]
  このプロジェクトは、太陽エネルギー生産予測機能を統合することで、グローバル気象予報のための最先端グラフニューラルネットワーク(GNN)であるGraphCastモデルの拡張を示す。 提案手法は、GraphCastが生成した天気予報を利用して、ニューラルネットワークモデルを用いて、様々な気象条件に基づいて実際の太陽出力と潜在的な太陽出力の比率を予測する。 その結果, 太陽放射の正確な予測, 収束挙動, トレーニング損失の低減, および太陽放射パターンの正確な予測において, モデルの有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-19T13:47:05Z)
• Back to the Future: GNN-based NO$_2$ Forecasting via Future Covariates [49.93577170464313]
  都市全域にわたる地上監視ネットワークにおける大気質観測について検討する。 我々は過去と将来の共変分を現在の観測に埋め込む条件付きブロックを提案する。 将来の気象情報に対する条件付けは,過去の交通状況を考えるよりも影響が大きいことが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-08T09:13:16Z)
• Benchmarks and Custom Package for Energy Forecasting [55.460452605056894]
  エネルギー予測は、電力グリッドディスパッチのようなその後のタスクのコストを最小化することを目的としている。 本稿では,大規模負荷データセットを収集し,再生可能エネルギーデータセットを新たにリリースした。 評価指標の異なるレベルにおいて,21種類の予測手法を用いた広範囲な実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-14T06:50:02Z)
• Improving day-ahead Solar Irradiance Time Series Forecasting by Leveraging Spatio-Temporal Context [46.72071291175356]
  太陽発電は二酸化炭素の排出量を大幅に削減することで気候変動を緩和する大きな可能性を秘めている。 しかし、太陽光の固有の変動は、電力網に太陽エネルギーをシームレスに統合する上で大きな課題となる。 本稿では,衛星データを用いた時間的文脈の活用を目的としたディープラーニングアーキテクチャを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-01T19:54:39Z)
• Forecasting large-scale circulation regimes using deformable convolutional neural networks and global spatiotemporal climate data [86.1450118623908]
  変形可能な畳み込みニューラルネットワーク(deCNN)に基づく教師あり機械学習手法の検討 今後1～15日にわたって北大西洋-欧州の気象条件を予測した。 より広い視野で見れば、通常の畳み込みニューラルネットワークよりも5～6日を超えるリードタイムでかなり優れた性能を発揮することが分かる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-10T11:37:00Z)
• Benchmarking of Deep Learning Irradiance Forecasting Models from Sky Images -- an in-depth Analysis [0.0]
  我々は4つのよく使われるディープラーニングアーキテクチャを訓練し、半球空画像のシーケンスから太陽の照度を予測する。 その結果、時間的側面の符号化は予測を大幅に改善し、10分予測スキルはテスト年度で20.4%に達した。 一般的なセットアップでは、ディープラーニングモデルは"非常にスマートな永続化モデル"のように振る舞う傾向があり、永続モデルと時間的に一致し、最もペナルティの高いエラーを軽減します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-01T09:31:14Z)
• A generative adversarial network approach to (ensemble) weather prediction [91.3755431537592]
  本研究では,500hPaの圧力レベル,2m温度,24時間の総降水量を予測するために,条件付き深部畳み込み生成対向ネットワークを用いた。 提案されたモデルは、2019年に関連する気象分野を予測することを目的として、2015年から2018年までの4年間のERA5の再分析データに基づいて訓練されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-13T20:53:17Z)
• Convolutional Neural Networks applied to sky images for short-term solar irradiance forecasting [0.0]
  本研究は, 深部畳み込みニューラルネットワークの2～20分間の照度予測への適用に関する予備的な結果を示す。 パリザウ(フランス)で8ヶ月にわたって収集された光度測定とそれに対応する天空画像を用いて,時間分解能を2分間で評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-22T15:57:39Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。