論文の概要: Quantization of Climate Change Impacts on Renewable Energy Generation Capacity: A Super-Resolution Recurrent Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.11399v1
• Date: Mon, 16 Dec 2024 02:54:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:54:37.301002
• Title: Quantization of Climate Change Impacts on Renewable Energy Generation Capacity: A Super-Resolution Recurrent Diffusion Model
• Title（参考訳）: 再生可能エネルギー発生能力に及ぼす気候変動の影響の定量化:超解像再帰拡散モデル
• Authors: Xiaochong Dong, Jun Dan, Yingyun Sun, Yang Liu, Xuemin Zhang, Shengwei Mei,
• Abstract要約: 超解像リカレント拡散モデル(SRDM)は、気候データの時間分解能を高めるために開発された。 メカニズムモデルを用いた高分解能気候データから電力値に変換する。 中国内モンゴル・江名地方における事例研究
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.430622774549407
• License:
• Abstract: Driven by global climate change and the ongoing energy transition, the coupling between power supply capabilities and meteorological factors has become increasingly significant. Over the long term, accurately quantifying the power generation capacity of renewable energy under the influence of climate change is essential for the development of sustainable power systems. However, due to interdisciplinary differences in data requirements, climate data often lacks the necessary hourly resolution to capture the short-term variability and uncertainties of renewable energy resources. To address this limitation, a super-resolution recurrent diffusion model (SRDM) has been developed to enhance the temporal resolution of climate data and model the short-term uncertainty. The SRDM incorporates a pre-trained decoder and a denoising network, that generates long-term, high-resolution climate data through a recurrent coupling mechanism. The high-resolution climate data is then converted into power value using the mechanism model, enabling the simulation of wind and photovoltaic (PV) power generation capacity on future long-term scales. Case studies were conducted in the Ejina region of Inner Mongolia, China, using fifth-generation reanalysis (ERA5) and coupled model intercomparison project (CMIP6) data under two climate pathways: SSP126 and SSP585. The results demonstrate that the SRDM outperforms existing generative models in generating super-resolution climate data. For the Ejina region, under a high-emission pathway, the annual utilization hours of wind power are projected to decrease by 2.82 hours/year, while those for PV power are projected to decrease by 0.26 hours/year. Furthermore, the research highlights the estimation biases introduced when low-resolution climate data is used for power conversion.
• Abstract（参考訳）: 地球規模の気候変動と継続的なエネルギー移行によって、電力供給能力と気象要因の結合はますます重要になっている。 長期にわたって、気候変動の影響下での再生可能エネルギーの発電能力の正確な定量化は、持続可能な発電システムの開発に不可欠である。 しかし、データ要件の学際的な違いのため、気候データは短期的な変動と再生可能エネルギー資源の不確実性を捉えるために必要な時間分解能を欠いていることが多い。 この制限に対処するため、気候データの時間分解能を高め、短期不確実性をモデル化する超解像再帰拡散モデル(SRDM)が開発された。 SRDMには事前訓練されたデコーダとデノナイジングネットワークが組み込まれており、リカレントカップリング機構を通じて長期、高解像度の気候データを生成する。 高解像度の気候データをメカニズムモデルを用いて電力値に変換し、将来の長期スケールでの風力と太陽光発電(PV)発電能力のシミュレーションを可能にする。 SSP126とSSP585の2つの気候経路下の第5世代再分析(ERA5)とCMIP6(Combined Model Intercomparison Project)データを用いて,中国内モンゴルの江名地方でケーススタディを行った。 その結果,SRDMは,超高分解能気候データの生成において,既存の生成モデルよりも優れていた。 エジナ地域では、高エミッション経路の下では、風力発電の年間利用時間が2.82時間、太陽光発電の年間利用時間は0.26時間と予測されている。 さらに,低分解能気候データを用いた電力変換における推定バイアスも強調した。

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