論文の概要: Photovoltaic power forecasting using quantum machine learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16379v1
- Date: Wed, 27 Dec 2023 02:37:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-29 19:36:57.331038
- Title: Photovoltaic power forecasting using quantum machine learning
- Title（参考訳）: 量子機械学習による太陽光発電電力予測
- Authors: Asel Sagingalieva, Stefan Komornyik, Arsenii Senokosov, Ayush Joshi,
Alexander Sedykh, Christopher Mansell, Olga Tsurkan, Karan Pinto, Markus
Pflitsch, and Alexey Melnikov
- Abstract要約: 太陽パネルの出力予測はエネルギー遷移を促進するために重要であるが、太陽エネルギーの変動性と非線形の性質により複雑である。
我々の研究は、これらの複雑さに対処するために設計されたハイブリッド量子ニューラルネットワークを中心とした一連のソリューションを紹介した。
最初の提案されたモデルであるHybrid Quantum Long Short-Term Memoryは、テスト対象のモデルを平均絶対誤差と平均二乗誤差を40%以上下回っている。
2つ目のモデルであるHybrid Quantum Sequence-to-Sequence Neural Networkは、事前気象データを必要とせずに、任意の時間間隔に対して平均絶対誤差を16%低くして、光電力を予測する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.73124984242397
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Predicting solar panel power output is crucial for advancing the energy
transition but is complicated by the variable and non-linear nature of solar
energy. This is influenced by numerous meteorological factors, geographical
positioning, and photovoltaic cell properties, posing significant challenges to
forecasting accuracy and grid stability. Our study introduces a suite of
solutions centered around hybrid quantum neural networks designed to tackle
these complexities. The first proposed model, the Hybrid Quantum Long
Short-Term Memory, surpasses all tested models by over 40% lower mean absolute
and mean squared errors. The second proposed model, Hybrid Quantum
Sequence-to-Sequence neural network, once trained, predicts photovoltaic power
with 16% lower mean absolute error for arbitrary time intervals without the
need for prior meteorological data, highlighting its versatility. Moreover, our
hybrid models perform better even when trained on limited datasets, underlining
their potential utility in data-scarce scenarios. These findings represent a
stride towards resolving time series prediction challenges in energy power
forecasting through hybrid quantum models, showcasing the transformative
potential of quantum machine learning in catalyzing the renewable energy
transition.
- Abstract（参考訳）: ソーラーパネル出力の予測はエネルギー遷移の進行に不可欠であるが、太陽エネルギーの可変性と非線形性によって複雑である。
これは多くの気象要因、地理的位置決め、太陽電池の性質に影響され、精度とグリッド安定性の予測に重大な課題がある。
本研究は、これらの複雑性に対処するために設計されたハイブリッド量子ニューラルネットワークを中心とした一連のソリューションを提案する。
最初のモデルであるハイブリッド量子長短期記憶は、テストされた全てのモデルよりも40%低い絶対値と平均二乗誤差で上回っている。
2つ目の提案されたモデルであるHybrid Quantum Sequence-to-Sequence Neural Networkは、任意の時間間隔の平均絶対誤差を16%低く予測し、それ以前の気象データを必要としない。
さらに、私たちのハイブリッドモデルは、限られたデータセットでトレーニングしてもパフォーマンスが向上します。
これらの結果は、ハイブリッド量子モデルによるエネルギーパワー予測における時系列予測課題の解決への取り組みであり、再生可能エネルギー遷移を触媒する量子機械学習の変換ポテンシャルを示している。
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