論文の概要: On the Importance of Clearsky Model in Short-Term Solar Radiation Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.07647v1
• Date: Thu, 06 Mar 2025 08:29:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-12 15:41:40.211650
• Title: On the Importance of Clearsky Model in Short-Term Solar Radiation Forecasting
• Title（参考訳）: 短期日射予測におけるクリアスキーモデルの重要性について
• Authors: Cyril Voyant, Milan Despotovic, Gilles Notton, Yves-Marie Saint-Drenan, Mohammed Asloune, Luis Garcia-Gutierrez,
• Abstract要約: エクストリームラーニングマシン(ELM)モデルを用いたClearsky-Free予測手法を提案する。 ELMはGHI(Global Horizontal Irradiance)データから直接、日々の周期性と局所的な変動を学習する。 当社のアプローチは,雲のない条件下での照射を暗黙的に学習する非線形適応統計手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Clearsky models are widely used in solar energy for many applications such as quality control, resource assessment, satellite-base irradiance estimation and forecasting. However, their use in forecasting and nowcasting is associated with a number of challenges. Synchronization errors, reliance on the Clearsky index (ratio of the global horizontal irradiance to its cloud-free counterpart) and high sensitivity of the clearsky model to errors in aerosol optical depth at low solar elevation limit their added value in real-time applications. This paper explores the feasibility of short-term forecasting without relying on a clearsky model. We propose a Clearsky-Free forecasting approach using Extreme Learning Machine (ELM) models. ELM learns daily periodicity and local variability directly from raw Global Horizontal Irradiance (GHI) data. It eliminates the need for Clearsky normalization, simplifying the forecasting process and improving scalability. Our approach is a non-linear adaptative statistical method that implicitely learns the irradiance in cloud-free conditions removing the need for an clear-sky model and the related operational issues. Deterministic and probabilistic results are compared to traditional benchmarks, including ARMA with McClear-generated Clearsky data and quantile regression for probabilistic forecasts. ELM matches or outperforms these methods, providing accurate predictions and robust uncertainty quantification. This approach offers a simple, efficient solution for real-time solar forecasting. By overcoming the stationarization process limitations based on usual multiplicative scheme Clearsky models, it provides a flexible and reliable framework for modern energy systems.
• Abstract（参考訳）: クリアスキーモデルは、品質管理、資源評価、衛星ベースの照度推定、予測など多くの用途で太陽エネルギーで広く利用されている。 しかし、予測や放送における彼らの利用は多くの課題と関連している。 同期誤差、クリアスキー指数への依存(雲のない場合のグローバル水平照度比)、低太陽高度でのエアロゾル光深度誤差に対するクリアスキーモデルの高感度は、その付加価値をリアルタイムアプリケーションで制限する。 本稿では,明快なモデルに頼ることなく,短期予測の実現可能性について検討する。 エクストリームラーニングマシン(ELM)モデルを用いたClearsky-Free予測手法を提案する。 ELMはGHI(Global Horizontal Irradiance)データから直接、日々の周期性と局所的な変動を学習する。 これはClearskyの正規化の必要性を排除し、予測プロセスを簡素化し、スケーラビリティを向上させる。 当社のアプローチは,無雲条件下での照度を暗黙的に学習する非線形適応型統計手法である。 決定論的および確率論的結果は、マクレアーが生成したクリアスキーデータを用いたARMAや確率的予測のための量子回帰を含む従来のベンチマークと比較される。 ELMはこれらの手法に適合し、精度の高い予測と堅牢な不確実性定量化を提供する。 このアプローチは、リアルタイムな太陽予測のための単純で効率的なソリューションを提供する。 通常の乗法スキームClearskyモデルに基づく固定化プロセスの制限を克服することで、現代のエネルギーシステムのための柔軟で信頼性の高いフレームワークを提供する。

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