論文の概要: MATNet: Multi-Level Fusion and Self-Attention Transformer-Based Model
for Multivariate Multi-Step Day-Ahead PV Generation Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10356v1
- Date: Sat, 17 Jun 2023 14:03:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-21 22:46:42.322877
- Title: MATNet: Multi-Level Fusion and Self-Attention Transformer-Based Model
for Multivariate Multi-Step Day-Ahead PV Generation Forecasting
- Title（参考訳）: MATNet:マルチレベルフュージョンとセルフアテンション・トランスフォーマを用いた多段マルチステップPV生成予測
- Authors: Matteo Tortora, Francesco Conte, Gianluca Natrella, Paolo Soda
- Abstract要約: 本稿では,PV発電予測のための自己注意型トランスフォーマーアーキテクチャであるMATNetを提案する。
これは、AIパラダイムとPV発電に関する以前の物理的知識を組み合わせたハイブリッドアプローチで構成されている。
その結果,提案アーキテクチャはRMSEが0.0460に等しい現状の手法よりも優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3821435467741148
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The integration of renewable energy sources (RES) into modern power systems
has become increasingly important due to climate change and macroeconomic and
geopolitical instability. Among the RES, photovoltaic (PV) energy is rapidly
emerging as one of the world's most promising. However, its widespread adoption
poses challenges related to its inherently uncertain nature that can lead to
imbalances in the electrical system. Therefore, accurate forecasting of PV
production can help resolve these uncertainties and facilitate the integration
of PV into modern power systems. Currently, PV forecasting methods can be
divided into two main categories: physics-based and data-based strategies, with
AI-based models providing state-of-the-art performance in PV power forecasting.
However, while these AI-based models can capture complex patterns and
relationships in the data, they ignore the underlying physical prior knowledge
of the phenomenon. Therefore, we propose MATNet, a novel self-attention
transformer-based architecture for multivariate multi-step day-ahead PV power
generation forecasting. It consists of a hybrid approach that combines the AI
paradigm with the prior physical knowledge of PV power generation of
physics-based methods. The model is fed with historical PV data and historical
and forecast weather data through a multi-level joint fusion approach. The
effectiveness of the proposed model is evaluated using the Ausgrid benchmark
dataset with different regression performance metrics. The results show that
our proposed architecture significantly outperforms the current
state-of-the-art methods with an RMSE equal to 0.0460. These findings
demonstrate the potential of MATNet in improving forecasting accuracy and
suggest that it could be a promising solution to facilitate the integration of
PV energy into the power grid.
- Abstract（参考訳）: 再生可能エネルギー源(RES)の現代の電力システムへの統合は、気候変動とマクロ経済と地政学の不安定さによってますます重要になっている。
resの中で、太陽光発電(pv)エネルギーは世界で最も有望な1つとして急速に発展している。
しかし、その普及は、電気系統の不均衡につながる固有の不確実性に関連する課題を提起している。
したがって、PV生産の正確な予測は、これらの不確実性を解消し、現代の電力システムへのPVの統合を促進するのに役立つ。
現在、PV予測方法は、物理ベースの戦略とデータベースの戦略の2つの主要なカテゴリに分けることができる。
しかし、これらのAIベースのモデルは、データ内の複雑なパターンや関係をキャプチャできるが、その現象の物理的な事前知識を無視している。
そこで本稿では,多段型マルチステップ型日頭PV発電予測のための自己注意型トランスフォーマーアーキテクチャであるMATNetを提案する。
aiパラダイムと、物理ベースの手法のpv発電に関する事前の物理知識を組み合わせたハイブリッドアプローチで構成されている。
このモデルは、歴史的pvデータと、多層融合アプローチによる過去の気象データと予測予報データによって供給される。
回帰性能指標の異なるausgridベンチマークデータセットを用いて,提案モデルの有効性を評価した。
その結果,提案アーキテクチャはRMSEが0.0460に等しい現状の手法よりも優れていた。
これらの結果はmatnetが予測精度を向上させる可能性を示し、太陽光発電の電力網への統合を促進するための有望な解決策であることを示唆している。
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