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。
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