論文の概要: FusionSF: Fuse Heterogeneous Modalities in a Vector Quantized Framework
for Robust Solar Power Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05823v1
- Date: Thu, 8 Feb 2024 17:03:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-09 14:05:36.000446
- Title: FusionSF: Fuse Heterogeneous Modalities in a Vector Quantized Framework
for Robust Solar Power Forecasting
- Title（参考訳）: fusionsf:ロバストな太陽エネルギー予測のためのベクトル量子化枠組みにおける不均一性融合
- Authors: Ziqing Ma, Wenwei Wang, Tian Zhou, Chao Chen, Bingqing Peng, Liang
Sun, Rong Jin
- Abstract要約: 本稿では,過去の電力データ,数値天気予報,衛星画像を統合するための多モード融合フレームワークを提案する。
本フレームワークは,新たに設置した植物に特に有用である,強いゼロショット予測能力を示す。
我々のモデルは頑丈なだけでなく、ゼロショット予測とトレーニングデータに富んだシナリオの両方において精度を高める。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.57911612111109
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Accurate solar power forecasting is crucial to integrate photovoltaic plants
into the electric grid, schedule and secure the power grid safety. This problem
becomes more demanding for those newly installed solar plants which lack
sufficient data. Current research predominantly relies on historical solar
power data or numerical weather prediction in a single-modality format,
ignoring the complementary information provided in different modalities. In
this paper, we propose a multi-modality fusion framework to integrate
historical power data, numerical weather prediction, and satellite images,
significantly improving forecast performance. We introduce a vector quantized
framework that aligns modalities with varying information densities, striking a
balance between integrating sufficient information and averting model
overfitting. Our framework demonstrates strong zero-shot forecasting
capability, which is especially useful for those newly installed plants.
Moreover, we collect and release a multi-modal solar power (MMSP) dataset from
real-world plants to further promote the research of multi-modal solar
forecasting algorithms. Our extensive experiments show that our model not only
operates with robustness but also boosts accuracy in both zero-shot forecasting
and scenarios rich with training data, surpassing leading models. We have
incorporated it into our eForecaster platform and deployed it for more than 300
solar plants with a capacity of over 15GW.
- Abstract（参考訳）: 太陽光発電プラントを電力網に統合し、電力網の安全性を確保するためには、正確な太陽光発電予測が不可欠である。
この問題は、データ不足で新たに設置された太陽光発電所の需要が高まる。
現在の研究は主に、異なるモードで提供される補完的な情報を無視して、過去の太陽エネルギーデータや、単一のモーダリティ形式での数値的な天気予報に依存している。
本稿では,過去の電力データ,気象予報,衛星画像を統合し,予測性能を大幅に向上させるマルチモダリティ融合フレームワークを提案する。
我々は,情報密度の異なるモダリティを整列するベクトル量子化フレームワークを導入し,十分な情報の統合とモデルのオーバーフィットのバランスを取る。
本フレームワークは,新たに設置した植物に特に有用である強いゼロショット予測能力を示す。
さらに、実世界の植物からマルチモーダルソーラーパワー(MMSP)データセットを収集、リリースし、マルチモーダルソーラー予測アルゴリズムの研究をさらに促進する。
大規模な実験により、我々のモデルは堅牢性だけでなく、ゼロショット予測とトレーニングデータに富んだシナリオの精度も向上し、先行モデルを上回ることが示されている。
私たちはそれをeForecasterプラットフォームに組み込んで,容量が15GWを超える300以上のソーラープラントに展開しました。
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