論文の概要: Modeling High-Resolution Spatio-Temporal Wind with Deep Echo State Networks and Stochastic Partial Differential Equations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07265v1
• Date: Tue, 10 Dec 2024 07:45:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-11 14:39:09.636091
• Title: Modeling High-Resolution Spatio-Temporal Wind with Deep Echo State Networks and Stochastic Partial Differential Equations
• Title（参考訳）: 深部エコー状態ネットワークと確率偏微分方程式を用いた高分解能時風のモデル化
• Authors: Kesen Wang, Minwoo Kim, Stefano Castruccio, Marc G. Genton,
• Abstract要約: サウジアラビアは石油の排他的使用から再生可能エネルギー、特に風への依存へと徐々にエネルギーポートフォリオをシフトしつつある。 ある国におけるポテンシャルエネルギーの出力を、大きく、地理的に多様性があり、調査する風速をモデル化することは、空間と時間の両方において非常に非線形な動的構造を示唆する課題である。 我々のモデルでは、風速とエネルギーの双方をエネルギーグリッド管理のリードタイムでより正確に予測し、最も近い競争モデルに対して100万ドルも節約することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.3032335005912925
• License:
• Abstract: In the past decades, clean and renewable energy has gained increasing attention due to a global effort on carbon footprint reduction. In particular, Saudi Arabia is gradually shifting its energy portfolio from an exclusive use of oil to a reliance on renewable energy, and, in particular, wind. Modeling wind for assessing potential energy output in a country as large, geographically diverse and understudied as Saudi Arabia is a challenge which implies highly non-linear dynamic structures in both space and time. To address this, we propose a spatio-temporal model whose spatial information is first reduced via an energy distance-based approach and then its dynamical behavior is informed by a sparse and stochastic recurrent neural network (Echo State Network). Finally, the full spatial data is reconstructed by means of a non-stationary stochastic partial differential equation-based approach. Our model can capture the fine scale wind structure and produce more accurate forecasts of both wind speed and energy in lead times of interest for energy grid management and save annually as much as one million dollar against the closest competitive model.
• Abstract（参考訳）: 過去数十年間、炭素フットプリント削減への世界的な取り組みにより、クリーンで再生可能エネルギーが注目を集めてきた。 特にサウジアラビアは、石油の排他的使用から再生可能エネルギー、特に風への依存へと徐々にエネルギーポートフォリオをシフトしつつある。 サウジアラビアのように大きく、地理的に多様性があり、検討されている国における潜在的なエネルギー生産を評価するための風のモデリングは、空間と時間の両方において非常に非線形な動的構造を示唆する課題である。 そこで本稿では,空間情報をエネルギー距離に基づくアプローチでまず低減し,その動的挙動を疎確率的リカレントニューラルネットワーク(Echo State Network)によって伝達する時空間モデルを提案する。 最後に、全空間データは、非定常確率偏微分方程式に基づくアプローチにより再構成される。 本モデルでは,風速とエネルギーの双方を,エネルギーグリッド管理のリードタイムでより正確に予測し,最も近い競争モデルに対して年間100万ドルを節約することができる。

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