Fugu-MT 論文翻訳(概要): Forecasting Intraday Power Output by a Set of PV Systems using Recurrent Neural Networks and Physical Covariates

論文の概要: Forecasting Intraday Power Output by a Set of PV Systems using Recurrent Neural Networks and Physical Covariates

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08459v2
Date: Tue, 12 Dec 2023 16:31:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-13 20:42:15.916121
Title: Forecasting Intraday Power Output by a Set of PV Systems using Recurrent Neural Networks and Physical Covariates
Title（参考訳）: リカレントニューラルネットワークと物理共変量を用いた一組のPVシステムによる日内電力出力予測
Authors: Pierrick Bruneau, David Fiorelli, Christian Braun, Daniel Koster
Abstract要約: PhotoVoltaic(PV)システムによる出力の正確な予測は、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。このような日内予測を実現することを目的とした神経自己回帰モデルについて述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Accurate intraday forecasts of the power output by PhotoVoltaic (PV) systems are critical to improve the operation of energy distribution grids. We describe a neural autoregressive model which aims at performing such intraday forecasts. We build upon a physical, deterministic PV performance model, the output of which being used as covariates in the context of the neural model. In addition, our application data relates to a geographically distributed set of PV systems. We address all PV sites with a single neural model, which embeds the information about the PV site in specific covariates. We use a scale-free approach which does rely on explicit modelling of seasonal effects. Our proposal repurposes a model initially used in the retail sector, and discloses a novel truncated Gaussian output distribution. An ablation study and a comparison to alternative architectures from the literature shows that the components in the best performing proposed model variant work synergistically to reach a skill score of 15.72% with respect to the physical model, used as a baseline.
Abstract（参考訳）: PhotoVoltaic (PV) システムによって出力される電力の正確な日内予測は、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。本稿では,このような日内予測を行う神経自己回帰モデルについて述べる。我々は、物理的で決定論的なpvパフォーマンスモデルを構築し、その出力はニューラルネットワークのコンテキストで共変量として使用される。さらに、アプリケーションデータは、地理的に分散したPVシステムの集合に関連している。すべてのPVサイトを単一のニューラルモデルで処理し、PVサイトに関する情報を特定の共変量に埋め込む。季節効果の明示的なモデリングに依存するスケールフリーなアプローチを用いる。本提案は,当初小売部門で使用されていたモデルを再利用し,新たなガウス出力分布を開示する。論文からのアブレーション研究と代替アーキテクチャとの比較により、最高の性能のモデル変種作業のコンポーネントは、ベースラインとして使用される物理モデルに関して15.72%のスキルスコアに達するために相乗的に機能することが示されている。

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