Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards turbine-location-aware multi-decadal wind power predictions with CMIP6

論文の概要: Towards turbine-location-aware multi-decadal wind power predictions with CMIP6

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14889v1
Date: Tue, 27 Aug 2024 09:04:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-28 14:23:37.089110
Title: Towards turbine-location-aware multi-decadal wind power predictions with CMIP6
Title（参考訳）: CMIP6によるタービン位置対応風力予測に向けて
Authors: Nina Effenberger, Nicole Ludwig,
Abstract要約: ガウシアン・プロセスのダウンスケーリング時にタービン位置を含めることで,風力予測に有用であることを示す。この研究は、地球規模の気候モデル出力を用いたマルチデスカルタービン位置対応風力発電予測に向けた第一歩である。
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 the increasing amount of renewable energy in the grid, long-term wind power forecasting for multiple decades becomes more critical. In these long-term forecasts, climate data is essential as it allows us to account for climate change. Yet the resolution of climate models is often very coarse. In this paper, we show that by including turbine locations when downscaling with Gaussian Processes, we can generate valuable aggregate wind power predictions despite the low resolution of the CMIP6 climate models. This work is a first step towards multi-decadal turbine-location-aware wind power forecasting using global climate model output.
Abstract（参考訳）: グリッド内の再生可能エネルギーの増加に伴い、数十年にわたる長期風力予測がより重要となる。これらの長期予測では、気候変動を考慮に入れられるため、気候データが不可欠である。しかし、気候モデルの解像度は、しばしば非常に粗い。本稿では,ガウシアン・プロセスのダウンスケーリング時にタービン位置を含めることにより,CMIP6気候モデルの低分解能にもかかわらず,風力の予測を行うことができることを示す。この研究は、地球規模の気候モデル出力を用いたマルチデスカルタービン位置対応風力発電予測に向けた第一歩である。

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