論文の概要: XAI for transparent wind turbine power curve models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.12104v2
• Date: Tue, 18 Apr 2023 12:50:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-19 18:22:27.813741
• Title: XAI for transparent wind turbine power curve models
• Title（参考訳）: 透明風力タービンパワーカーブモデルのためのXAI
• Authors: Simon Letzgus
• Abstract要約: 我々はShapley値とXAIを使って、機械学習モデルが運用風力タービンデータから学んだ戦略を明らかにする。 この結果から,テストセットのパフォーマンスを重視した,より大規模なモデルアーキテクチャへのトレンドが,物理的に理解不能なモデル戦略をもたらすことが判明した。 本稿では,風力タービン性能モニタリングの文脈における根本原因解析の実践的手法を提案する。
• 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: Accurate wind turbine power curve models, which translate ambient conditions into turbine power output, are crucial for wind energy to scale and fulfill its proposed role in the global energy transition. While machine learning (ML) methods have shown significant advantages over parametric, physics-informed approaches, they are often criticised for being opaque 'black boxes', which hinders their application in practice. We apply Shapley values, a popular explainable artificial intelligence (XAI) method, and the latest findings from XAI for regression models, to uncover the strategies ML models have learned from operational wind turbine data. Our findings reveal that the trend towards ever larger model architectures, driven by a focus on test set performance, can result in physically implausible model strategies. Therefore, we call for a more prominent role of XAI methods in model selection. Moreover, we propose a practical approach to utilize explanations for root cause analysis in the context of wind turbine performance monitoring. This can help to reduce downtime and increase the utilization of turbines in the field.
• Abstract（参考訳）: 環境条件をタービン出力に変換する正確な風力タービンパワーカーブモデルは,大域的なエネルギー遷移における風力エネルギーのスケールアップとその役割を果たす上で重要である。 機械学習(ML)の手法はパラメトリックな物理インフォームドアプローチよりも大きな優位性を示しているが、しばしば不透明な「ブラックボックス」であるとして批判されている。 我々は,機械学習モデルが風力タービンデータから学んだ戦略を明らかにするために,Shapley値,一般的な説明可能な人工知能(XAI)手法,および回帰モデルに関するXAIの最新知見を適用した。 この結果から,テストセットのパフォーマンスを重視した大規模モデルアーキテクチャの傾向が,物理的に予測不可能なモデル戦略をもたらすことが明らかとなった。 そこで我々は,モデル選択におけるXAI手法のより顕著な役割を提唱する。 さらに,風車性能モニタリングの文脈において,根本原因解析の解説を活用できる実用的な手法を提案する。 これにより、ダウンタイムを減らし、フィールドでのタービンの利用を増加させることができる。

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