論文の概要: SPIRIT: Short-term Prediction of solar IRradIance for zero-shot Transfer learning using Foundation Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10307v1
- Date: Fri, 14 Feb 2025 17:10:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-17 14:47:07.842673
- Title: SPIRIT: Short-term Prediction of solar IRradIance for zero-shot Transfer learning using Foundation Models
- Title（参考訳）: SPIRIT:基礎モデルを用いたゼロショット伝達学習のための太陽放射の短期予測
- Authors: Aditya Mishra, Ravindra T, Srinivasan Iyengar, Shivkumar Kalyanaraman, Ponnurangam Kumaraguru,
- Abstract要約: 太陽放射予測に基礎モデルを活用する新しい手法を提案する。
提案手法は,ゼロショットトランスファー学習における最先端モデルを約70%向上させ,過去のデータに頼ることなく,新しい場所での効果的なパフォーマンスを実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.6430384355362735
- License:
- Abstract: Traditional solar forecasting models are based on several years of site-specific historical irradiance data, often spanning five or more years, which are unavailable for newer photovoltaic farms. As renewable energy is highly intermittent, building accurate solar irradiance forecasting systems is essential for efficient grid management and enabling the ongoing proliferation of solar energy, which is crucial to achieve the United Nations' net zero goals. In this work, we propose SPIRIT, a novel approach leveraging foundation models for solar irradiance forecasting, making it applicable to newer solar installations. Our approach outperforms state-of-the-art models in zero-shot transfer learning by about 70%, enabling effective performance at new locations without relying on any historical data. Further improvements in performance are achieved through fine-tuning, as more location-specific data becomes available. These findings are supported by statistical significance, further validating our approach. SPIRIT represents a pivotal step towards rapid, scalable, and adaptable solar forecasting solutions, advancing the integration of renewable energy into global power systems.
- Abstract（参考訳）: 従来の太陽予測モデルは、しばしば5年以上にわたる場所固有の歴史的照度データに基づいており、新しい太陽光発電所では利用できない。
再生可能エネルギーは非常に断続的であるため、効率的なグリッド管理と、国連の純ゼロ目標を達成するために不可欠な太陽エネルギーの継続的な増殖を可能にするために、正確な太陽放射予測システムを構築することが不可欠である。
本研究では,太陽放射予測に基礎モデルを活用する新しい手法であるSPIRITを提案し,より新しいソーラー機器に適用する。
提案手法は,ゼロショットトランスファー学習における最先端モデルを約70%向上させ,過去のデータに頼ることなく,新しい場所での効果的なパフォーマンスを実現する。
ロケーション固有のデータがより多く利用可能になるにつれて、パフォーマンスのさらなる改善が微調整によって達成される。
これらの知見は統計的意義によって裏付けられ、我々のアプローチをさらに検証する。
SPIRITは、迅速でスケーラブルで適応可能な太陽予測ソリューションへの重要な一歩であり、再生可能エネルギーのグローバル電力システムへの統合を推進している。
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