論文の概要: AutoPV: Automated photovoltaic forecasts with limited information using an ensemble of pre-trained models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.06797v1
• Date: Tue, 13 Dec 2022 18:29:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-14 15:12:53.894640
• Title: AutoPV: Automated photovoltaic forecasts with limited information using an ensemble of pre-trained models
• Title（参考訳）: AutoPV:事前学習モデルを用いた限られた情報による自動太陽光発電予測
• Authors: Stefan Meisenbacher, Benedikt Heidrich, Tim Martin, Ralf Mikut, Veit Hagenmeyer
• Abstract要約: 本稿では,日頭PV発電予測のための新しい手法であるAutoPVを提案する。 AutoPVは、異なるPV配置を表す予測モデルの重み付けアンサンブルである。 11のPVプラントを持つ現実世界のデータセットでは、AutoPVの精度は2年間のデータに基づいてトレーニングされたモデルに匹敵し、漸進的に訓練されたモデルよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.20999222360659608
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate PhotoVoltaic (PV) power generation forecasting is vital for the efficient operation of Smart Grids. The automated design of such accurate forecasting models for individual PV plants includes two challenges: First, information about the PV mounting configuration (i.e. inclination and azimuth angles) is often missing. Second, for new PV plants, the amount of historical data available to train a forecasting model is limited (cold-start problem). We address these two challenges by proposing a new method for day-ahead PV power generation forecasts called AutoPV. AutoPV is a weighted ensemble of forecasting models that represent different PV mounting configurations. This representation is achieved by pre-training each forecasting model on a separate PV plant and by scaling the model's output with the peak power rating of the corresponding PV plant. To tackle the cold-start problem, we initially weight each forecasting model in the ensemble equally. To tackle the problem of missing information about the PV mounting configuration, we use new data that become available during operation to adapt the ensemble weights to minimize the forecasting error. AutoPV is advantageous as the unknown PV mounting configuration is implicitly reflected in the ensemble weights, and only the PV plant's peak power rating is required to re-scale the ensemble's output. AutoPV also allows to represent PV plants with panels distributed on different roofs with varying alignments, as these mounting configurations can be reflected proportionally in the weighting. Additionally, the required computing memory is decoupled when scaling AutoPV to hundreds of PV plants, which is beneficial in Smart Grids with limited computing capabilities. For a real-world data set with 11 PV plants, the accuracy of AutoPV is comparable to a model trained on two years of data and outperforms an incrementally trained model.
• Abstract（参考訳）: 正確な太陽光発電(PV)発電予測はスマートグリッドの効率的な運用に不可欠である。 このようなpvプラントの正確な予測モデルの自動設計には、2つの課題がある: まず、pv実装構成(傾斜角と方位角)に関する情報が欠落することが多い。 第2に,新しいPVプラントでは,予測モデルのトレーニングに利用可能な履歴データの量は限られている(コールドスタート問題)。 本稿では,この2つの課題に,AutoPVと呼ばれる日頭PV発電予測の新しい手法を提案する。 AutoPVは、異なるPV配置を表す予測モデルの重み付けアンサンブルである。 この表現は、それぞれの予測モデルを別々のPVプラントで事前学習し、対応するPVプラントのピークパワーレーティングでモデル出力をスケールすることで達成される。 コールドスタート問題に対処するために、まず、各予測モデルをアンサンブルで等しく重み付けする。 PVの設置構成に関する情報不足に対処するため,動作中に利用可能な新しいデータを用いてアンサンブル重みを適応し,予測誤差を最小化する。 未知のPV搭載構成がアンサンブル重みに暗黙的に反映されるため、AutoPVは有利であり、アンサンブル出力を再スケールするにはPVプラントのピーク電力評価のみが必要である。 AutoPVはまた、重み付けに比例してこれらの実装構成を反映できるため、異なる屋根にパネルが配置されたPVプラントを様々なアライメントで表現することができる。 さらに、必要なコンピューティングメモリは、AutoPVを数百のPVプラントにスケーリングする際に分離される。 11のPVプラントを持つ現実世界のデータセットでは、AutoPVの精度は2年間のデータに基づいてトレーニングされたモデルに匹敵し、漸進的に訓練されたモデルを上回る。

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