論文の概要: QIENet: Quantitative irradiance estimation network using recurrent
neural network based on satellite remote sensing data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00299v1
- Date: Fri, 1 Dec 2023 02:30:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-04 15:49:46.637016
- Title: QIENet: Quantitative irradiance estimation network using recurrent
neural network based on satellite remote sensing data
- Title（参考訳）: QIENet:衛星リモートセンシングデータに基づくリカレントニューラルネットワークを用いた定量的照度推定ネットワーク
- Authors: Longfeng Nie, Yuntian Chen, Dongxiao Zhang, Xinyue Liu, Wentian Yuan
- Abstract要約: 衛星ヒマワリ8のリモートセンシングデータの時間的・空間的特性をRNNと畳み込み操作により抽出し,融合させる。
衛星スペクトルチャンネルB07〜B11〜B15は、QIENetのモデル入力として推奨される。
QIENetは、様々なクラウドが時間ごとのGHI推定に与える影響を捉えることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.395141117217303
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Global horizontal irradiance (GHI) plays a vital role in estimating solar
energy resources, which are used to generate sustainable green energy. In order
to estimate GHI with high spatial resolution, a quantitative irradiance
estimation network, named QIENet, is proposed. Specifically, the temporal and
spatial characteristics of remote sensing data of the satellite Himawari-8 are
extracted and fused by recurrent neural network (RNN) and convolution
operation, respectively. Not only remote sensing data, but also GHI-related
time information (hour, day, and month) and geographical information (altitude,
longitude, and latitude), are used as the inputs of QIENet. The satellite
spectral channels B07 and B11 - B15 and time are recommended as model inputs
for QIENet according to the spatial distributions of annual solar energy.
Meanwhile, QIENet is able to capture the impact of various clouds on hourly GHI
estimates. More importantly, QIENet does not overestimate ground observations
and can also reduce RMSE by 27.51%/18.00%, increase R2 by 20.17%/9.42%, and
increase r by 8.69%/3.54% compared with ERA5/NSRDB. Furthermore, QIENet is
capable of providing a high-fidelity hourly GHI database with spatial
resolution 0.02{\deg} * 0.02{\deg}(approximately 2km * 2km) for many applied
energy fields.
- Abstract（参考訳）: 地球水平照度(GHI)は、持続可能なグリーンエネルギーの生成に使用される太陽エネルギー資源の推定において重要な役割を果たす。
空間分解能の高いGHIを推定するために,QIENetと呼ばれる定量的照度推定ネットワークを提案する。
具体的には、リカレントニューラルネットワーク(rnn)と畳み込み動作により、衛星ひまわり8のリモートセンシングデータの時間的及び空間的特性を抽出・融合する。
QIENetの入力には、リモートセンシングデータだけでなく、GHI関連の時間情報(時間、日、月)や地理的情報(緯度、経度、緯度)も使用される。
衛星スペクトルチャネルB07,B11〜B15は、年間太陽エネルギーの空間分布に応じてQIENetのモデル入力として推奨される。
一方、QIENetは、時間ごとのGHI推定に対する様々な雲の影響を捉えている。
さらに重要なことは、QIENetは地上での観測を過大評価せず、RMSEを27.51%/18.00%、R2を20.17%/9.42%、rを8.69%/3.54%削減できる。
さらに、QIENetは、多くの応用エネルギー分野に対して、空間解像度 0.02{\deg} * 0.02{\deg}(a approximately 2km * 2km) の高忠実時間GHIデータベースを提供することができる。
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