Fugu-MT 論文翻訳(概要): An unsupervised learning approach for predicting wind farm power and downstream wakes using weather patterns

論文の概要: An unsupervised learning approach for predicting wind farm power and downstream wakes using weather patterns

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.05886v1
Date: Sun, 12 Feb 2023 10:05:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-14 18:07:51.066794
Title: An unsupervised learning approach for predicting wind farm power and downstream wakes using weather patterns
Title（参考訳）: 気象パターンを用いた風力発電力と下流流路予測のための教師なし学習手法
Authors: Mariana C A Clare and Simon C Warder and Robert Neal and B Bhaskaran and Matthew D Piggott
Abstract要約: 我々は,教師なしクラスタリング手法から得られた気象パターンと数値的な天気予報モデルを組み合わせた新しい風力エネルギーワークフローを開発した。我々の長期予測は1年間のWRFシミュレーションと一致するが、計算時間は2%未満であることを示す。提案手法は、高速で正確で柔軟な手法を提供することにより、出力および下流ファームウェイの複数年間の予測を容易にする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Wind energy resource assessment typically requires numerical models, but such models are too computationally intensive to consider multi-year timescales. Increasingly, unsupervised machine learning techniques are used to identify a small number of representative weather patterns to simulate long-term behaviour. Here we develop a novel wind energy workflow that for the first time combines weather patterns derived from unsupervised clustering techniques with numerical weather prediction models (here WRF) to obtain efficient and accurate long-term predictions of power and downstream wakes from an entire wind farm. We use ERA5 reanalysis data clustering not only on low altitude pressure but also, for the first time, on the more relevant variable of wind velocity. We also compare the use of large-scale and local-scale domains for clustering. A WRF simulation is run at each of the cluster centres and the results are aggregated using a novel post-processing technique. By applying our workflow to two different regions, we show that our long-term predictions agree with those from a year of WRF simulations but require less than 2% of the computational time. The most accurate results are obtained when clustering on wind velocity. Moreover, clustering over the Europe-wide domain is sufficient for predicting wind farm power output, but downstream wake predictions benefit from the use of smaller domains. Finally, we show that these downstream wakes can affect the local weather patterns. Our approach facilitates multi-year predictions of power output and downstream farm wakes, by providing a fast, accurate and flexible methodology that is applicable to any global region. Moreover, these accurate long-term predictions of downstream wakes provide the first tool to help mitigate the effects of wind energy loss downstream of wind farms, since they can be used to determine optimum wind farm locations.
Abstract（参考訳）: 風力エネルギー資源評価は通常、数値モデルを必要とするが、そのようなモデルは計算集約的すぎるため、多年の時間スケールを考慮することができない。教師なし機械学習技術は、長期的振る舞いをシミュレートするために、少数の代表的な気象パターンを特定するために使われる。ここでは、教師なしクラスタリング手法から得られた気象パターンと数値気象予測モデル(以下、WAF)を初めて組み合わせて、風力発電所全体の電力及び下流流速の効率的かつ正確な長期予測を行う風力エネルギーワークフローを開発する。 ERA5の再解析データクラスタリングは,低気圧だけでなく,風速のより関連性の高い変数にも初めて用いられる。また、クラスタリングにおける大規模および局所的なドメインの使用についても比較する。 wrfシミュレーションは、各クラスタセンタで実行され、その結果は、新しいポストプロセッシング技術を用いて集約される。 2つの異なる領域にワークフローを適用することで、我々の長期予測は1年間のWRFシミュレーションと一致するが、計算時間は2%未満であることを示す。最も正確な結果は風速をクラスタリングする際に得られる。さらに、ヨーロッパ全体でのクラスタリングは、風力発電の出力を予測するのに十分であるが、下流のウェイク予測は、より小さなドメインの使用の恩恵を受ける。最後に、これらの下流流路が局地的な気象パターンに影響を及ぼすことを示す。本手法は,あらゆる地域に適用可能な高速で正確で柔軟な方法論を提供することにより,電力出力と下流農業のウェイクの複数年予測を促進する。さらに、これらの正確な下流流速の長期予測は、最適な風力発電場所を決定するために使用できるため、風力発電所下流での風力損失の影響を緩和する最初の手段となる。

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