Fugu-MT 論文翻訳(概要): Tree-based Forecasting of Day-ahead Solar Power Generation from Granular Meteorological Features

論文の概要: Tree-based Forecasting of Day-ahead Solar Power Generation from Granular Meteorological Features

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00090v1
Date: Thu, 30 Nov 2023 08:47:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-04 16:59:08.751884
Title: Tree-based Forecasting of Day-ahead Solar Power Generation from Granular Meteorological Features
Title（参考訳）: 粒状気象特性による昼頭発電のツリーベース予測
Authors: Nick Berlanger, Noah van Ophoven, Tim Verdonck, Ines Wilms
Abstract要約: このような予測を生成するには、最先端のツリーベース機械学習手法を用いる。ベルギーのデータと1時間の解像度で日毎のPV発電を予測しています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8638865257327277
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Accurate forecasts for day-ahead photovoltaic (PV) power generation are crucial to support a high PV penetration rate in the local electricity grid and to assure stability in the grid. We use state-of-the-art tree-based machine learning methods to produce such forecasts and, unlike previous studies, we hereby account for (i) the effects various meteorological as well as astronomical features have on PV power production, and this (ii) at coarse as well as granular spatial locations. To this end, we use data from Belgium and forecast day-ahead PV power production at an hourly resolution. The insights from our study can assist utilities, decision-makers, and other stakeholders in optimizing grid operations, economic dispatch, and in facilitating the integration of distributed PV power into the electricity grid.
Abstract（参考訳）: 日頭太陽光発電(PV)発電の正確な予測は、地域電力網のPV浸透率の向上と電力網の安定性の確保に不可欠である。我々は、最先端の木ベースの機械学習手法を用いて、このような予測を生成する。一様々な気象及び天文学的特徴がPV発電に与える影響、及びこれ (ii)粗雑な空間的位置及び粒度の空間的位置。この目的のために、ベルギーのデータを使用し、1時間の解像度で日頭PV発電を予測する。本研究から得られた知見は、電力網運用の最適化、経済派遣、電力網への分散PV電力の統合促進などにおいて、ユーティリティ、意思決定者、その他の利害関係者を支援することができる。

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