論文の概要: AI-powered Digital Twin of the Ocean: Reliable Uncertainty Quantification for Real-time Wave Height Prediction with Deep Ensemble

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05475v1
• Date: Sat, 07 Dec 2024 00:22:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:52:29.835374
• Title: AI-powered Digital Twin of the Ocean: Reliable Uncertainty Quantification for Real-time Wave Height Prediction with Deep Ensemble
• Title（参考訳）: AIによる海洋のディジタルツイン:ディープアンサンブルを用いたリアルタイム波高予測のための信頼性の高い不確実性定量化
• Authors: Dongeon Lee, Sunwoong Yang, Jae-Won Oh, Su-Gil Cho, Sanghyuk Kim, Namwoo Kang,
• Abstract要約: 再生可能エネルギー源は、低エネルギー密度と非定常性による安定した電力供給の課題に直面している。 ウェーブエネルギー変換器(WEC)はこれらの問題に対処するために信頼性の高いリアルタイム波高予測を必要とする。 本研究では,AIを用いたリアルタイム波高予測モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1874952582465603
• License:
• Abstract: Environmental pollution and the depletion of fossil fuels have prompted the need for eco-friendly power generation methods based on renewable energy. However, renewable energy sources often face challenges in providing stable power due to low energy density and non-stationary. Wave energy converters (WECs), in particular, need reliable real-time wave height prediction to address these issues caused by irregular wave patterns, which can lead to the inefficient and unstable operation of WECs. In this study, we propose an AI-powered reliable real-time wave height prediction model, aiming both high predictive accuracy and reliable uncertainty quantification (UQ). The proposed architecture LSTM-DE, integrates long short-term memory (LSTM) networks for temporal prediction with deep ensemble (DE) for robust UQ, achieving accuracy and reliability in wave height prediction. To further enhance the reliability of the predictive models, uncertainty calibration is applied, which has proven to significantly improve the quality of the quantified uncertainty. Based on the real operational data obtained from an oscillating water column-wave energy converter (OWC-WEC) system in Jeju, South Korea, we demonstrate that the proposed LSTM-DE model architecture achieves notable predictive accuracy (R2 > 0.9) while increasing the uncertainty quality by over 50% through simple calibration technique. Furthermore, a comprehensive parametric study is conducted to explore the effects of key model hyperparameters, offering valuable guidelines for diverse operational scenarios, characterized by differences in wavelength, amplitude, and period. The findings show that the proposed method provides robust and reliable real-time wave height predictions, facilitating digital twin of the ocean.
• Abstract（参考訳）: 環境汚染と化石燃料の枯渇により、再生可能エネルギーに基づく環境にやさしい発電方法の必要性が高まっている。 しかしながら、再生可能エネルギー源は、低エネルギー密度と非定常性のために安定した電力供給の課題に直面していることが多い。 ウェーブ・エナジー・コンバータ(WEC)は、不規則なウェーブ・パターンに起因するこれらの問題に対処するために、信頼性の高いリアルタイム・ウェーブ・ハイト・予測を必要とするため、WECの非効率かつ不安定な動作につながる可能性がある。 本研究では,高い予測精度と信頼性不確実性定量化(UQ)を両立させる,AIによる信頼性の高いリアルタイム波高予測モデルを提案する。 提案したアーキテクチャLSTM-DEは、時間的予測のための長期短期メモリ(LSTM)ネットワークと、堅牢なUQのためのディープアンサンブル(DE)を統合し、波高予測の精度と信頼性を実現する。 予測モデルの信頼性をさらに高めるため、不確実性校正が適用され、定量化された不確実性の品質が著しく向上することが証明された。 韓国の十重市にある振動式水柱波エネルギー変換器(OWC-WEC)システムから得られた実運用データをもとに,提案したLSTM-DEモデルアーキテクチャが顕著な予測精度(R2 > 0.9)を達成するとともに,簡単なキャリブレーション技術により不確かさを50%以上増加させることを示した。 さらに、鍵モデルハイパーパラメータの影響を総合的に調査し、波長、振幅、周期の差を特徴とする多様な運用シナリオに対する貴重なガイドラインを提供する。 その結果, 提案手法は, 海上のディジタルツインを容易にし, 安定かつ信頼性の高いリアルタイム波高予測を提供することがわかった。

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