論文の概要: Open-Source Ground-based Sky Image Datasets for Very Short-term Solar Forecasting, Cloud Analysis and Modeling: A Comprehensive Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.14709v1
• Date: Sun, 27 Nov 2022 03:35:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 15:31:00.862872
• Title: Open-Source Ground-based Sky Image Datasets for Very Short-term Solar Forecasting, Cloud Analysis and Modeling: A Comprehensive Survey
• Title（参考訳）: 超短期太陽観測・クラウド解析・モデリングのためのオープンソース地上画像データセット:総合調査
• Authors: Yuhao Nie, Xiatong Li, Quentin Paletta, Max Aragon, Andea Scott, Adam Brandt
• Abstract要約: 本研究は,超短期太陽予報のためのオープンソース地上画像データセットの総合的な調査である。 雲のセグメンテーション、雲の分類、雲の動き予測など、太陽の予測方法の改善に役立つ可能性のある研究分野も検討されている。
• 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: This study presents a comprehensive survey of open-source ground-based sky image datasets for very short-term solar forecasting. Related research areas which could potentially help improve solar forecasting methods, including cloud segmentation, cloud classification, and cloud motion prediction are also considered. We first identify 72 open-source sky image datasets that satisfy the needs of machine/deep learning. Then a database of information about various aspects of the datasets is constructed. To evaluate each surveyed datasets, we further develop a multi-criteria ranking system based on 8 dimensions of the datasets which could potentially have important impacts on usage of the data. Finally, we provide insights on the usage of these datasets in the open literature. We hope this paper provide an overview for researchers who are looking for datasets for training deep learning models for very short-term solar forecasting, cloud analysis, and atmospheric modeling.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,超短期太陽予報のためのオープンソース地上画像データセットの総合的な調査である。 クラウドセグメンテーション、クラウド分類、クラウドモーション予測など、太陽の予測方法の改善に役立つ可能性のある関連する研究分野も検討されている。 まず,機械学習と深層学習のニーズを満たす72のオープンソーススカイイメージデータセットを同定する。 そして、データセットの様々な側面に関する情報データベースを構築する。 調査した各データセットを評価するために,データセットの8次元に基づくマルチ基準ランキングシステムを構築し,データの利用に重要な影響を与える可能性がある。 最後に,これらのデータセットの使用状況について,公開文献で考察する。 この論文は、非常に短期的な太陽予測、クラウド分析、大気モデルのためのディープラーニングモデルをトレーニングするためのデータセットを探している研究者向けの概要を提供する。

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