論文の概要: Hybrid-Physical Probabilistic Forecasting for a Set of Photovoltaic Systems using Recurrent Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08459v1
• Date: Wed, 15 Mar 2023 09:03:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-16 14:17:46.473573
• Title: Hybrid-Physical Probabilistic Forecasting for a Set of Photovoltaic Systems using Recurrent Neural Networks
• Title（参考訳）: リカレントニューラルネットワークを用いた太陽光発電システムのハイブリッド物理確率予測
• Authors: Pierrick Bruneau, David Fiorelli, Christian Braun, Daniel Koster
• Abstract要約: 数値天気予報(NWP)によって供給される光電圧(PV)性能モデルにより発行される決定論的日内予測の改善を目的としたハイブリッド物理モデルについて述べる。 我々は,多くのモデル変種と文献の代替品を実験的に比較し,最も優れた変種作業の構成要素が,NWP駆動のPV性能モデルベースラインに対して7.54%のスキルスコアに達するための相乗効果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate intra-day forecasts of the power output by PhotoVoltaic (PV) systems are critical to improve the operation of energy distribution grids. We describe a hybrid-physical model, which aims at improving deterministic intra-day forecasts, issued by a PV performance model fed by Numerical Weather Predictions (NWP), by using them as covariates in the context of an autoregressive recurrent neural model. Our proposal repurposes a neural model initially used in the retail sector, and discloses a novel truncated Gaussian output distribution. We experimentally compare many model variants to alternatives from the literature, and an ablation study shows that the components in the best performing variant work synergistically to reach a skill score of 7.54% with respect to the NWP-driven PV performance model baseline.
• Abstract（参考訳）: PhotoVoltaic (PV) システムによって出力される電力の日内正確な予測は、エネルギー分配グリッドの動作を改善するために重要である。 自己回帰リカレントニューラルモデルを用いて,数値天気予報(NWP)によって供給されるPV性能モデルを用いて,決定論的日内予測を改善することを目的としたハイブリッド物理モデルについて述べる。 本提案では,当初小売部門で用いられていたニューラルモデルを用いて,新たなガウス出力分布を開示する。 我々は,多くのモデル変種と文献の代替品を実験的に比較し,最も優れた変種作業の構成要素が,NWP駆動のPV性能モデルベースラインに対して7.54%のスキルスコアに達するための相乗効果を示す。

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