論文の概要: Super Resolution for Renewable Energy Resource Data With Wind From Reanalysis Data (Sup3rWind) and Application to Ukraine
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19086v1
- Date: Fri, 26 Jul 2024 21:07:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-30 19:52:45.012157
- Title: Super Resolution for Renewable Energy Resource Data With Wind From Reanalysis Data (Sup3rWind) and Application to Ukraine
- Title（参考訳）: 再分析データ(Sup3rWind)からの風による再生可能エネルギー資源データの超解法とウクライナへの適用
- Authors: Brandon N. Benton, Grant Buster, Pavlo Pinchuk, Andrew Glaws, Ryan N. King, Galen Maclaurin, Ilya Chernyakhovskiy,
- Abstract要約: 歴史的に正確な高解像度の風データに対する世界的な需要は拡大している。
本研究では,敵対的ネットワークを用いた新しい深層学習に基づくダウンスケーリング手法を提案する。
従来のダウンスケーリングに匹敵する歴史的精度と変動性を実現した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With an increasing share of the electricity grid relying on wind to provide generating capacity and energy, there is an expanding global need for historically accurate high-resolution wind data. Conventional downscaling methods for generating these data have a high computational burden and require extensive tuning for historical accuracy. In this work, we present a novel deep learning-based spatiotemporal downscaling method, using generative adversarial networks (GANs), for generating historically accurate high-resolution wind resource data from the European Centre for Medium-Range Weather Forecasting Reanalysis version 5 data (ERA5). We achieve results comparable in historical accuracy and spatiotemporal variability to conventional downscaling by training a GAN model with ERA5 low-resolution input and high-resolution targets from the Wind Integration National Dataset, while reducing computational costs over dynamical downscaling by two orders of magnitude. Spatiotemporal cross-validation shows low error and high correlations with observations and excellent agreement with holdout data across distributions of physical metrics. We apply this approach to downscale 30-km hourly ERA5 data to 2-km 5-minute wind data for January 2000 through December 2023 at multiple hub heights over Eastern Europe. Uncertainty is estimated over the period with observational data by additionally downscaling the members of the European Centre for Medium-Range Weather Forecasting Ensemble of Data Assimilations. Comparisons against observational data from the Meteorological Assimilation Data Ingest System and multiple wind farms show comparable performance to the CONUS validation. This 24-year data record is the first member of the super resolution for renewable energy resource data with wind from reanalysis data dataset (Sup3rWind).
- Abstract（参考訳）: 発電能力とエネルギーを提供するために風力に依存している電力網のシェアが増加し、歴史的に正確な高解像度の風データに対する世界的な需要が拡大している。
これらのデータを生成するための従来のダウンスケーリング手法は、計算負荷が高く、履歴の正確性のために広範囲なチューニングが必要である。
本研究では,欧州気象予報データ5データ(ERA5)から歴史的に高精度な風力資源データを生成するために,GAN(Generative Adversarial Network)を用いた新しい深層学習に基づく時空間ダウンスケーリング手法を提案する。
ERA5の低分解能入力と高分解能ターゲットをWind Integration National Datasetからトレーニングすることで,従来のダウンスケーリングに匹敵する履歴的精度と時空間的変動を達成し,動的ダウンスケーリングよりも2桁のスケールで計算コストを削減した。
時空間クロスバリデーションは、観測値と低い誤差と高い相関を示し、物理メトリクスの分布にまたがるホールドアウトデータとの良好な一致を示す。
本研究では,2000年1月から2023年12月までの2kmの風速データに対して,東欧の複数のハブ高度で30kmのERA5データをダウンスケールする手法を適用した。
不確実性は、観測データとともに、欧州中距離気象予報連合(European Centre for Medium-Range Weather Forecasting Ensemble of Data Assimilations)のメンバーをさらにダウンスケールすることで推定される。
気象同化データ収集システムと複数の風力発電所の観測データと比較すると,CONUSの検証結果に匹敵する性能を示した。
この24年のデータ記録は、再分析データデータセット(Sup3rWind)からの風による再生可能エネルギー資源データの超解像度の最初のメンバーである。
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