論文の概要: Deep Learning for Hydroelectric Optimization: Generating Long-Term River Discharge Scenarios with Ensemble Forecasts from Global Circulation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12234v1
• Date: Mon, 16 Dec 2024 16:37:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 13:57:08.619475
• Title: Deep Learning for Hydroelectric Optimization: Generating Long-Term River Discharge Scenarios with Ensemble Forecasts from Global Circulation Models
• Title（参考訳）: 水力発電最適化のための深層学習:大域循環モデルによる流れ予測による長期河川流出シナリオの生成
• Authors: Julio Alberto Silva Dias,
• Abstract要約: 水力発電は世界のエネルギーマトリックスの重要な構成要素であり、特にブラジルのような国々ではエネルギー供給の大半を占めている。 しかし、気候の変動により本質的に不確実な河川流出への強い依存は、大きな課題を招いている。 伝統的に、統計モデルは、エネルギー最適化において河川の排出を表すために使われてきたが、しかしながら、これらのモデルは、気候の挙動が構造的に変化しているため、現実的なシナリオを生み出すことがますます困難になっている。
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• Abstract: Hydroelectric power generation is a critical component of the global energy matrix, particularly in countries like Brazil, where it represents the majority of the energy supply. However, its strong dependence on river discharges, which are inherently uncertain due to climate variability, poses significant challenges. River discharges are linked to precipitation patterns, making the development of accurate probabilistic forecasting models crucial for improving operational planning in systems heavily reliant on this resource. Traditionally, statistical models have been used to represent river discharges in energy optimization. Yet, these models are increasingly unable to produce realistic scenarios due to structural shifts in climate behavior. Changes in precipitation patterns have altered discharge dynamics, which traditional approaches struggle to capture. Machine learning methods, while effective as universal predictors for time series, often focus solely on historical data, ignoring key external factors such as meteorological and climatic conditions. Furthermore, these methods typically lack a probabilistic framework, which is vital for representing the inherent variability of hydrological processes. The limited availability of historical discharge data further complicates the application of large-scale deep learning models to this domain. To address these challenges, we propose a framework based on a modified recurrent neural network architecture. This model generates parameterized probability distributions conditioned on projections from global circulation models, effectively accounting for the stochastic nature of river discharges. Additionally, the architecture incorporates enhancements to improve its generalization capabilities. We validate this framework within the Brazilian Interconnected System, using projections from the SEAS5-ECMWF system as conditional variables.
• Abstract（参考訳）: 水力発電は世界のエネルギーマトリックスの重要な構成要素であり、特にブラジルのような国々ではエネルギー供給の大半を占めている。 しかし、気候の変動により本質的に不確実な河川流出への強い依存は、大きな課題を招いている。 河川流出は降水パターンと結びついており、この資源に大きく依存するシステムの運用計画を改善するために、正確な確率予測モデルの開発が不可欠である。 伝統的に、エネルギー最適化において川の排出を表す統計モデルが用いられてきた。 しかし、これらのモデルでは、気候の挙動が構造的に変化しているため、現実的なシナリオを生み出すことがますます困難になっている。 降水パターンの変化により放電力学が変化し、従来のアプローチでは捕獲が困難であった。 機械学習の手法は、時系列の普遍的な予測として有効であるが、しばしば、気象や気候条件のような重要な外部要因を無視して、歴史的データにのみ焦点をあてる。 さらに、これらの手法は典型的には確率的枠組みが欠如しており、これは水文学過程の固有の変数を表現するのに不可欠である。 歴史的流出データの限られた可用性は、この領域への大規模深層学習モデルの応用をさらに複雑にする。 これらの課題に対処するために、修正されたリカレントニューラルネットワークアーキテクチャに基づくフレームワークを提案する。 本モデルは,大域循環モデルから投射したパラメータ化確率分布を生成し,河川流出の確率的性質を効果的に考慮する。 さらに、アーキテクチャには、一般化機能を改善するための拡張が含まれている。 ブラジルの相互接続システムにおいて,SEAS5-ECMWFシステムからの投射を条件変数として,この枠組みを検証した。

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