論文の概要: Towards transparent and robust data-driven wind turbine power curve models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.09835v1
• Date: Wed, 19 Apr 2023 17:37:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-20 13:15:24.790261
• Title: Towards transparent and robust data-driven wind turbine power curve models
• Title（参考訳）: 透明でロバストなデータ駆動風力タービンパワーカーブモデルに向けて
• Authors: Simon Letzgus and Klaus-Robert M\"uller
• Abstract要約: 本稿では,データ駆動パワーカーブモデルから得られた戦略を検証し,検証するための,説明可能な人工知能(XAI)フレームワークを提案する。 我々は、非常に複雑で最先端のMLモデルは、物理的に理解できない戦略を学ぶ傾向があることを観察する。
• 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: Wind turbine power curve models translate ambient conditions into turbine power output. They are essential for energy yield prediction and turbine performance monitoring. In recent years, data-driven machine learning methods have outperformed parametric, physics-informed approaches. However, they are often criticised for being opaque "black boxes" which raises concerns regarding their robustness in non-stationary environments, such as faced by wind turbines. We, therefore, introduce an explainable artificial intelligence (XAI) framework to investigate and validate strategies learned by data-driven power curve models from operational SCADA data. It combines domain-specific considerations with Shapley Values and the latest findings from XAI for regression. Our results suggest, that learned strategies can be better indicators for model robustness than validation or test set errors. Moreover, we observe that highly complex, state-of-the-art ML models are prone to learn physically implausible strategies. Consequently, we compare several measures to ensure physically reasonable model behaviour. Lastly, we propose the utilization of XAI in the context of wind turbine performance monitoring, by disentangling environmental and technical effects that cause deviations from an expected turbine output. We hope, our work can guide domain experts towards training and selecting more transparent and robust data-driven wind turbine power curve models.
• Abstract（参考訳）: 風力タービン動力曲線モデルは周囲の条件をタービン出力に変換する。 これらはエネルギー収量予測とタービン性能監視に不可欠である。 近年、データ駆動機械学習手法はパラメトリック、物理インフォームドアプローチよりも優れている。 しかし、風力タービンが直面するような不安定な環境での頑健さに懸念を抱く不透明な「黒い箱」であるとしばしば批判される。 そこで我々は,データ駆動型パワーカーブモデルにより得られた戦略をSCADAデータから検証し,検証するために,説明可能な人工知能(XAI)フレームワークを導入する。 ドメイン固有の考慮事項とShapley Valuesと、XAIによる回帰に関する最新の知見を組み合わせる。 結果から,学習戦略は検証やテストセットエラーよりもモデルの堅牢性を示す指標となる可能性が示唆された。 さらに、非常に複雑で最先端のMLモデルは、物理的に理解できない戦略を学ぶ傾向があることを観察する。 その結果、物理的に合理的なモデル行動を保証するために、いくつかの尺度を比較した。 最後に, 風車性能モニタリングにおけるxaiの利用について, 期待される水車出力から逸脱する環境・技術的影響を解消して検討する。 私たちの研究は、より透明で堅牢なデータ駆動型風力タービンパワーカーブモデルを訓練し、選択する領域の専門家を導くことを願っています。

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