論文の概要: Solarcast-ML: Per Node GraphCast Extension for Solar Energy Production
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13559v1
- Date: Wed, 19 Jun 2024 13:47:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-21 19:33:52.213732
- Title: Solarcast-ML: Per Node GraphCast Extension for Solar Energy Production
- Title（参考訳）: Solarcast-ML: 太陽エネルギー生産のためのノードグラフCast拡張
- Authors: Cale Colony, Razan Andigani,
- Abstract要約: このプロジェクトは、太陽エネルギー生産予測機能を統合することで、グローバル気象予報のための最先端グラフニューラルネットワーク(GNN)であるGraphCastモデルの拡張を示す。
提案手法は、GraphCastが生成した天気予報を利用して、ニューラルネットワークモデルを用いて、様々な気象条件に基づいて実際の太陽出力と潜在的な太陽出力の比率を予測する。
その結果, 太陽放射の正確な予測, 収束挙動, トレーニング損失の低減, および太陽放射パターンの正確な予測において, モデルの有効性が示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This project presents an extension to the GraphCast model, a state-of-the-art graph neural network (GNN) for global weather forecasting, by integrating solar energy production forecasting capabilities. The proposed approach leverages the weather forecasts generated by GraphCast and trains a neural network model to predict the ratio of actual solar output to potential solar output based on various weather conditions. The model architecture consists of an input layer corresponding to weather features (temperature, humidity, dew point, wind speed, rain, barometric pressure, and altitude), two hidden layers with ReLU activations, and an output layer predicting solar radiation. The model is trained using a mean absolute error loss function and Adam optimizer. The results demonstrate the model's effectiveness in accurately predicting solar radiation, with its convergence behavior, decreasing training loss, and accurate prediction of solar radiation patterns suggesting successful learning of the underlying relationships between weather conditions and solar radiation. The integration of solar energy production forecasting with GraphCast offers valuable insights for the renewable energy sector, enabling better planning and decision-making based on expected solar energy production. Future work could explore further model refinements, incorporation of additional weather variables, and extension to other renewable energy sources.
- Abstract（参考訳）: このプロジェクトは、太陽エネルギー生産予測機能を統合することで、グローバル気象予報のための最先端グラフニューラルネットワーク(GNN)であるGraphCastモデルの拡張を示す。
提案手法は、GraphCastが生成した天気予報を利用して、ニューラルネットワークモデルを用いて、様々な気象条件に基づいて実際の太陽出力と潜在的な太陽出力の比率を予測する。
モデルアーキテクチャは、気象特性(温度、湿度、露点、風速、雨量、気圧、高度)に対応する入力層と、ReLUを活性化した2つの隠れ層と、太陽放射を予測する出力層から構成される。
このモデルは平均的な絶対誤差損失関数とAdamOptimatorを使って訓練されている。
その結果, 太陽放射の正確な予測, 収束挙動, トレーニング損失の低減, および太陽放射パターンの正確な予測が, 気象条件と太陽放射の関係の学習に有効であることを示唆した。
太陽エネルギー生産予測とGraphCastの統合は、再生可能エネルギーセクターにとって貴重な洞察を与え、予想される太陽エネルギー生産に基づいてより良い計画と意思決定を可能にする。
将来の研究は、さらなるモデルの改良、追加の気象変数の導入、および他の再生可能エネルギー源への拡張を探求する可能性がある。
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