論文の概要: Energy Modelling and Forecasting for an Underground Agricultural Farm
using a Higher Order Dynamic Mode Decomposition Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15089v1
- Date: Mon, 26 Jun 2023 22:09:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-28 15:18:02.704181
- Title: Energy Modelling and Forecasting for an Underground Agricultural Farm
using a Higher Order Dynamic Mode Decomposition Approach
- Title（参考訳）: 高次動的モード分解法による地下農業のエネルギーモデリングと予測
- Authors: Zack Xuereb Conti, Rebecca Ward, Ruchi Choudhary
- Abstract要約: 我々は,ロンドン地下トンネル内の都市農業農場において,HODMDを用いてエネルギー挙動をモデル化し,解析し,予測する。
これらのモードのみを用いて観測された時系列の基本構造を再構築する方法を示す。
我々はHODMDがDigital Twinsにおける予測モデルのための堅牢で半自動的なモデリング代替品として機能すると考えている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This paper presents an approach based on higher order dynamic mode
decomposition (HODMD) to model, analyse, and forecast energy behaviour in an
urban agriculture farm situated in a retrofitted London underground tunnel,
where observed measurements are influenced by noisy and occasionally transient
conditions. HODMD is a data-driven reduced order modelling method typically
used to analyse and predict highly noisy and complex flows in fluid dynamics or
any type of complex data from dynamical systems. HODMD is a recent extension of
the classical dynamic mode decomposition method (DMD), customised to handle
scenarios where the spectral complexity underlying the measurement data is
higher than its spatial complexity, such as is the environmental behaviour of
the farm. HODMD decomposes temporal data as a linear expansion of
physically-meaningful DMD-modes in a semi-automatic approach, using a
time-delay embedded approach. We apply HODMD to three seasonal scenarios using
real data measured by sensors located at at the cross-sectional centre of the
the underground farm. Through the study we revealed three
physically-interpretable mode pairs that govern the environmental behaviour at
the centre of the farm, consistently across environmental scenarios.
Subsequently, we demonstrate how we can reconstruct the fundamental structure
of the observed time-series using only these modes, and forecast for three days
ahead, as one, compact and interpretable reduced-order model. We find HODMD to
serve as a robust, semi-automatic modelling alternative for predictive
modelling in Digital Twins.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ロンドン地下トンネルを改修した都市農業におけるエネルギー挙動のモデル化,解析,予測のための高次動的モード分解(hodmd)に基づく手法を提案する。
HODMDは、流体力学における高ノイズで複雑な流れや力学系からの複雑なデータの分析と予測に一般的に使用される、データ駆動の還元順序モデリング手法である。
HODMDは、従来の動的モード分解法(DMD)の拡張であり、測定データに基づくスペクトル複雑性が、農場の環境挙動のような空間的複雑さよりも高いシナリオを扱うようにカスタマイズされている。
HODMDは、時間遅延埋め込みアプローチを用いて、時間データを半自動的アプローチで物理的に意味のあるDMDモードの線形展開として分解する。
地下農場の断面積中心に位置するセンサを用いて実測データを用いて,HODMDを3つの季節シナリオに適用した。
本研究により,農業中心の環境行動を支配する3つの物理的解釈可能なモードペアを,一貫して環境シナリオを通して明らかにした。
その後、これらのモードのみを用いて観測時系列の基本構造を再構築し、3日間の予測を1つのコンパクトかつ解釈可能な縮小順序モデルとして示す。
我々はHODMDがDigital Twinsにおける予測モデルのための堅牢で半自動的なモデリング代替品として機能すると考えている。
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