論文の概要: Photovoltaic power forecasting using quantum machine learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16379v2
- Date: Mon, 07 Apr 2025 22:55:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-09 13:26:41.072489
- Title: Photovoltaic power forecasting using quantum machine learning
- Title（参考訳）: 量子機械学習を用いた太陽光発電電力予測
- Authors: Asel Sagingalieva, Stefan Komornyik, Ayush Joshi, Christopher Mansell, Karan Pinto, Markus Pflitsch, Alexey Melnikov,
- Abstract要約: 太陽パネル発電の予測は再生可能エネルギーへの移行を進める上で重要であるが、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。
これは、多くの気象要因、地理的位置決め、および太陽電池特性の影響を受けている。
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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: Predicting solar panel power output is crucial for advancing the transition to renewable energy 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 achieving mean absolute errors and mean squared errors that are more than 40% lower. The second proposed model, the 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 progress towards resolving time series prediction challenges in energy forecasting through hybrid quantum models, showcasing the transformative potential of quantum machine learning in catalyzing the renewable energy transition.
- Abstract（参考訳）: 太陽パネル発電の予測は再生可能エネルギーへの移行を進める上で重要であるが、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。
これは、多くの気象要因、地理的位置決め、太陽電池特性の影響を受けており、精度と格子安定性を予測する上で重要な課題となっている。
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。
提案した最初のモデルであるHybrid Quantum Long Short-Term Memoryは、平均絶対誤差と平均2乗誤差を40%以上下げることで、全てのテストモデルを上回る。
2つ目の提案されたモデルであるHybrid Quantum Sequence-to-Sequence Neural Networkは、事前気象データを必要とせず、任意の時間間隔の平均絶対誤差を16%低くして、光電力を予測する。
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予測における時系列予測課題の解決に向けた進展を示し、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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