論文の概要: Super Resolution for Renewable Energy Resource Data With Wind From Reanalysis Data and Application to Ukraine

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19086v2
• Date: Thu, 17 Jul 2025 13:01:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-18 20:10:24.160874
• Title: Super Resolution for Renewable Energy Resource Data With Wind From Reanalysis Data and Application to Ukraine
• Title（参考訳）: 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: 歴史的に正確で、時間ごとに連続し、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。 本稿では,敵対的ネットワーク(GAN)を用いたディープラーニングに基づくダウンスケーリング手法を提案する。 このGANに基づくダウンスケーリング法は、動的ダウンスケーリングよりも2桁の計算コストを削減する。
• 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 a potentially increasing share of the electricity grid relying on wind to provide generating capacity and energy, there is an expanding global need for historically accurate, spatiotemporally continuous, high-resolution wind data. Conventional downscaling methods for generating these data based on numerical weather prediction 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). In contrast to previous approaches, which used coarsened high-resolution data as low-resolution training data, we use true low-resolution simulation outputs. We show that by training a GAN model with ERA5 as the low-resolution input and Wind Integration National Dataset Toolkit (WTK) data as the high-resolution target, we achieved results comparable in historical accuracy and spatiotemporal variability to conventional dynamical downscaling. This GAN-based downscaling method additionally reduces computational costs over dynamical downscaling by two orders of magnitude. We applied this approach to downscale 30 km, hourly ERA5 data to 2 km, 5 min wind data for January 2000 through December 2023 at multiple hub heights over Ukraine, Moldova, and part of Romania. This 24-year data record is the first member of the super-resolution for renewable energy resource data with wind from the reanalysis data dataset (Sup3rWind).
• Abstract（参考訳）: 風力とエネルギーを生み出すために電力網のシェアが増加する可能性があり、歴史的に正確で時空間的に連続した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。 数値的な天気予報に基づいてこれらのデータを生成する従来のダウンスケーリング手法は、計算負荷が高く、履歴の正確さを広範囲に調整する必要がある。 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)を用いた新たな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。 低分解能トレーニングデータとして粗大化高分解能データを用いた従来の手法とは対照的に、真の低分解能シミュレーション出力を用いる。 我々は,ERA5を低分解能入力とし,WTKデータを高分解能ターゲットとしてGANモデルを訓練することにより,従来の動的ダウンスケーリングに匹敵する歴史的精度と時空間変動を達成できることを実証した。 このGANに基づくダウンスケーリング法は、動的ダウンスケーリングによる計算コストを2桁のスケールで削減する。 本研究では,2000年1月から2023年12月にかけて,ウクライナ,モルドバ,ルーマニアにまたがる複数のハブ高度において,このアプローチを30kmのダウンスケール,時間毎のERA5データから2kmまでの5分間の風速データに適用した。 この24年のデータ記録は、再分析データデータセット(Sup3rWind)からの風を伴う再生可能エネルギー資源データのための超解像の最初のメンバーである。

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