論文の概要: Advanced simulation-based predictive modelling for solar irradiance sensor farms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15324v1
- Date: Fri, 5 Apr 2024 15:44:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-28 10:56:51.090378
- Title: Advanced simulation-based predictive modelling for solar irradiance sensor farms
- Title（参考訳）: 太陽放射センサファームのシミュレーションに基づく予測モデルの構築
- Authors: José L. Risco-Martín, Ignacio-Iker Prado-Rujas, Javier Campoy, María S. Pérez, Katzalin Olcoz,
- Abstract要約: この研究は、CAIDE(Cloud-based Analysis and Integration for Data efficiency)と呼ばれる新しいフレームワークを紹介している。
CAIDEは、太陽放射センサファームのリアルタイム監視、管理、予測のために設計されている。
この枠組みは、太陽光発電の展開と再生可能エネルギー源の将来に重要な意味を持っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5292801941204784
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As solar power continues to grow and replace traditional energy sources, the need for reliable forecasting models becomes increasingly important to ensure the stability and efficiency of the grid. However, the management of these models still needs to be improved, and new tools and technologies are required to handle the deployment and control of solar facilities. This work introduces a novel framework named Cloud-based Analysis and Integration for Data Efficiency (CAIDE), designed for real-time monitoring, management, and forecasting of solar irradiance sensor farms. CAIDE is designed to manage multiple sensor farms simultaneously while improving predictive models in real-time using well-grounded Modeling and Simulation (M&S) methodologies. The framework leverages Model Based Systems Engineering (MBSE) and an Internet of Things (IoT) infrastructure to support the deployment and analysis of solar plants in dynamic environments. The system can adapt and re-train the model when given incorrect results, ensuring that forecasts remain accurate and up-to-date. Furthermore, CAIDE can be executed in sequential, parallel, and distributed architectures, assuring scalability. The effectiveness of CAIDE is demonstrated in a complex scenario composed of several solar irradiance sensor farms connected to a centralized management system. Our results show that CAIDE is scalable and effective in managing and forecasting solar power production while improving the accuracy of predictive models in real time. The framework has important implications for the deployment of solar plants and the future of renewable energy sources.
- Abstract（参考訳）: 太陽エネルギーが従来のエネルギー源に置き換わるにつれて、グリッドの安定性と効率を確保するために信頼性の高い予測モデルの必要性がますます重要になる。
しかし、これらのモデルの管理は改善される必要があり、太陽施設の配置と制御を行うための新しいツールや技術が必要である。
この研究は、太陽放射センサファームのリアルタイム監視、管理、予測のために設計された、クラウドベースのデータ効率分析統合(CAIDE)と呼ばれる新しいフレームワークを紹介している。
CAIDEは、マルチセンサファームを同時に管理し、M&S(well-grounded Modeling and Simulation)手法を用いて、予測モデルをリアルタイムで改善するように設計されている。
このフレームワークは、モデルベースシステムエンジニアリング(MBSE)とIoT(Internet of Things)インフラストラクチャを活用し、動的環境におけるソーラープラントの展開と分析をサポートする。
システムは、誤った結果が得られたときにモデルを適応し、再訓練し、予測が正確で最新であることを保証する。
さらに、CAIDEはシーケンシャル、並列、分散アーキテクチャで実行でき、スケーラビリティを保証できる。
CAIDEの有効性は、集中管理システムに接続された複数の太陽放射センサファームからなる複雑なシナリオで実証される。
以上の結果から,CAIDEは太陽発電の管理・予測にスケーラブルで有効であり,予測モデルの精度をリアルタイムで向上していることがわかった。
この枠組みは、太陽光発電の展開と再生可能エネルギー源の将来に重要な意味を持っている。
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