論文の概要: Climate Aware Deep Neural Networks (CADNN) for Wind Power Simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12160v1
• Date: Wed, 11 Dec 2024 14:22:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 14:01:07.137319
• Title: Climate Aware Deep Neural Networks (CADNN) for Wind Power Simulation
• Title（参考訳）: 風力シミュレーションのための気候対応深層ニューラルネットワーク(CADNN)
• Authors: Ali Forootani, Danial Esmaeili Aliabadi, Daniela Thraen,
• Abstract要約: 風力発電予測は現代のエネルギーシステムにおいて重要な役割を担い、再生可能エネルギー源の電力網への統合を促進する。 本稿では,風力シミュレーションの精度を向上させるために,気候変数を利用したディープニューラルネットワーク(DNN)に基づく予測モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7783262415147654
• License:
• Abstract: Wind power forecasting plays a critical role in modern energy systems, facilitating the integration of renewable energy sources into the power grid. Accurate prediction of wind energy output is essential for managing the inherent intermittency of wind power, optimizing energy dispatch, and ensuring grid stability. This paper proposes the use of Deep Neural Network (DNN)-based predictive models that leverage climate datasets, including wind speed, atmospheric pressure, temperature, and other meteorological variables, to improve the accuracy of wind power simulations. In particular, we focus on the Coupled Model Intercomparison Project (CMIP) datasets, which provide climate projections, as inputs for training the DNN models. These models aim to capture the complex nonlinear relationships between the CMIP-based climate data and actual wind power generation at wind farms located in Germany. Our study compares various DNN architectures, specifically Multilayer Perceptron (MLP), Long Short-Term Memory (LSTM) networks, and Transformer-enhanced LSTM models, to identify the best configuration among these architectures for climate-aware wind power simulation. The implementation of this framework involves the development of a Python package (CADNN) designed to support multiple tasks, including statistical analysis of the climate data, data visualization, preprocessing, DNN training, and performance evaluation. We demonstrate that the DNN models, when integrated with climate data, significantly enhance forecasting accuracy. This climate-aware approach offers a deeper understanding of the time-dependent climate patterns that influence wind power generation, providing more accurate predictions and making it adaptable to other geographical regions.
• Abstract（参考訳）: 風力発電予測は現代のエネルギーシステムにおいて重要な役割を担い、再生可能エネルギー源の電力網への統合を促進する。 風力出力の正確な予測は、風力の本来の断続性を管理し、エネルギー供給を最適化し、グリッド安定性を確保するために不可欠である。 本稿では,風速,気圧,温度,その他の気象変数を含む気候データセットを活用するディープニューラルネットワーク(DNN)に基づく予測モデルを用いて,風力シミュレーションの精度を向上させることを提案する。 特に、DNNモデルをトレーニングするための入力として、気候予測を提供するCMIPデータセットに焦点を当てる。 これらのモデルは、ドイツにある風力発電所におけるCMIPベースの気候データと実際の風力発電との複雑な非線形関係を捉えることを目的としている。 本研究では,多層パーセプトロン(MLP),長短期メモリ(LSTM)ネットワーク,トランスフォーマー拡張LSTMモデルなどのDNNアーキテクチャを比較し,気候を考慮した風力発電シミュレーションにおいて,これらのアーキテクチャの最適構成を特定する。 このフレームワークの実装には、気候データの統計分析、データの可視化、前処理、DNNトレーニング、パフォーマンス評価など、複数のタスクをサポートするように設計されたPythonパッケージ(CADNN)の開発が含まれる。 気候データと統合されたDNNモデルは予測精度を大幅に向上させることを示した。 この気候に配慮したアプローチは、風力発電に影響を与える時間依存の気候パターンをより深く理解し、より正確な予測を提供し、他の地理的地域に適用できるようにする。

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