Fugu-MT 論文翻訳(概要): WindDragon: Enhancing wind power forecasting with Automated Deep Learning

論文の概要: WindDragon: Enhancing wind power forecasting with Automated Deep Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14385v1
Date: Thu, 22 Feb 2024 08:55:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-23 15:53:33.600974
Title: WindDragon: Enhancing wind power forecasting with Automated Deep Learning
Title（参考訳）: winddragon: 自動ディープラーニングによる風力予測の強化
Authors: Julie Keisler (EDF R\&D OSIRIS, EDF R\&D), Etienne Le Naour (ISIR)
Abstract要約: 本稿では,国家レベルでの短期(1～6時間地平線)風力予測への革新的アプローチを提案する。この手法は,風速マップと数値気象予測を組み合わせた自動ディープラーニングを利用して,風力の正確な予測を行う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5755004576310334
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Achieving net zero carbon emissions by 2050 requires the integration of increasing amounts of wind power into power grids. This energy source poses a challenge to system operators due to its variability and uncertainty. Therefore, accurate forecasting of wind power is critical for grid operation and system balancing. This paper presents an innovative approach to short-term (1 to 6 hour horizon) windpower forecasting at a national level. The method leverages Automated Deep Learning combined with Numerical Weather Predictions wind speed maps to accurately forecast wind power.
Abstract（参考訳）: 2050年までに純ゼロ炭素排出量を達成するには、電力網への風力発電量の増大が必要である。このエネルギー源はその変動性と不確実性のためにシステムオペレーターに挑戦する。そのため,グリッド運転やシステムバランスには,風力の正確な予測が不可欠である。本稿では,国家レベルでの短期(1時間から6時間)の風力発電予測に対する革新的なアプローチを提案する。この手法は,風速マップと数値気象予測を組み合わせた自動ディープラーニングを利用して,風力の正確な予測を行う。

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