論文の概要: CT-PatchTST: Channel-Time Patch Time-Series Transformer for Long-Term Renewable Energy Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08620v1
• Date: Wed, 15 Jan 2025 06:35:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-16 15:52:03.802610
• Title: CT-PatchTST: Channel-Time Patch Time-Series Transformer for Long-Term Renewable Energy Forecasting
• Title（参考訳）: CT-PatchTST:長期再生可能エネルギー予測のためのチャネル時間パッチ時系列変換器
• Authors: Menghao Huo, Kuan Lu, Yuxiao Li, Qiang Zhu,
• Abstract要約: 本研究では,高度深層学習モデルであるChannel-Time Patch Time-Series Transformer(CT-PatchTST)を開発し,評価する。 年間オフショア風力、オンショア風力、デンマークからの太陽光発電データを用いて、太陽光発電と風力発電システムの発電を予測している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9603070411207644
• License:
• Abstract: Accurately predicting renewable energy output is crucial for the efficient integration of solar and wind power into modern energy systems. This study develops and evaluates an advanced deep learning model, Channel-Time Patch Time-Series Transformer (CT-PatchTST), to forecast the power output of photovoltaic and wind energy systems using annual offshore wind power, onshore wind power, and solar power generation data from Denmark. While the original Patch Time-Series Transformer(PatchTST) model employs a channel-independent (CI) approach, it tends to overlook inter-channel relationships during training, potentially leading to a loss of critical information. To address this limitation and further leverage the benefits of increased data granularity brought by CI, we propose CT-PatchTST. This enhanced model improves the processing of inter-channel information while maintaining the advantages of the channel-independent approach. The predictive performance of CT-PatchTST is rigorously analyzed, demonstrating its ability to provide precise and reliable energy forecasts. This work contributes to improving the predictability of renewable energy systems, supporting their broader adoption and integration into energy grids.
• Abstract（参考訳）: 再生可能エネルギーの正確な予測は、現代のエネルギーシステムへの太陽と風力の効率的な統合に不可欠である。 本研究は,年次オフショア風力,オンショア風力,デンマークの太陽光発電データを用いて,太陽光発電・風力発電システムの出力を予測するために,高度ディープラーニングモデルであるCT-Patch Time-Series Transformer(CT-PatchTST)を開発し,評価する。 当初のPatch Time-Series Transformer(PatchTST)モデルは、チャネル非依存(CI)アプローチを採用しているが、トレーニング中にチャネル間の関係を見落としてしまう傾向があり、重要な情報が失われる可能性がある。 この制限に対処し、CIによってもたらされるデータ粒度の増大の利点をさらに活用するために、CT-PatchTSTを提案する。 この拡張モデルは、チャネルに依存しないアプローチの利点を維持しながら、チャネル間情報の処理を改善する。 CT-PatchTSTの予測性能は厳密に分析され、正確で信頼性の高いエネルギー予測を提供する能力を示している。 この研究は再生可能エネルギーシステムの予測可能性の向上に寄与し、より広範な採用とエネルギーグリッドへの統合を支援している。

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