論文の概要: Short-Term Photovoltaic Forecasting Model for Qualifying Uncertainty during Hazy Weather

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19663v2
• Date: Tue, 8 Oct 2024 03:45:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 14:27:29.671711
• Title: Short-Term Photovoltaic Forecasting Model for Qualifying Uncertainty during Hazy Weather
• Title（参考訳）: 悪天候下における不確かさの定量化のための短期太陽光発電予測モデル
• Authors: Xuan Yang, Yunxuan Dong, Lina Yang, Thomas Wu,
• Abstract要約: 我々は、悪天候下で不確実性を評価するために、改良されたエントロピーを導入する。 クラスタリングとアテンション機構は、計算コストを削減し、予測精度を高めるために使用される。 悪天候に関連する2つのデータセットの実験により、我々のモデルは予測精度を大幅に改善することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.367926898177815
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Solar energy is one of the most promising renewable energy resources. Forecasting photovoltaic power generation is an important way to increase photovoltaic penetration. However, the difficulty in qualifying the uncertainty of PV power generation, especially during hazy weather, makes forecasting challenging. This paper proposes a novel model to address the issue. We introduce a modified entropy to qualify uncertainty during hazy weather while clustering and attention mechanisms are employed to reduce computational costs and enhance forecasting accuracy, respectively. Hyperparameters were adjusted using an optimization algorithm. Experiments on two datasets related to hazy weather demonstrate that our model significantly improves forecasting accuracy compared to existing models.
• Abstract（参考訳）: 太陽エネルギーは最も有望な再生可能エネルギー資源の1つである。 太陽光発電の予測は、太陽光発電の浸透を増大させる重要な方法である。 しかし、特に悪天候時に太陽光発電の不確実性を評価することの難しさは、予測を困難にしている。 本稿では,この問題に対処する新しいモデルを提案する。 本稿では,クラスタリングとアテンション機構を併用して計算コストの削減と予測精度の向上を図るとともに,湿潤な天候下での不確実性を評価するための改良されたエントロピーを提案する。 ハイパーパラメータは最適化アルゴリズムを用いて調整された。 気象に関する2つのデータセット実験により,既存モデルと比較して予測精度が有意に向上したことが示された。

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