論文の概要: Supporting renewable energy planning and operation with data-driven high-resolution ensemble weather forecast

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.04396v1
• Date: Wed, 07 May 2025 13:20:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-08 19:07:36.086365
• Title: Supporting renewable energy planning and operation with data-driven high-resolution ensemble weather forecast
• Title（参考訳）: データ駆動型高解像度アンサンブル天気予報による再生可能エネルギー計画と運用支援
• Authors: Jingnan Wang, Jie Chao, Shangshang Yang, Congyi Nai, Kaijun Ren, Kefeng Deng, Xi Chen, Yaxin Liu, Hanqiuzi Wen, Ziniu Xiao, Lifeng Zhang, Xiaodong Wang, Jiping Guan, Baoxiang Pan,
• Abstract要約: 再生可能エネルギー、特に風力発電の計画と運用は、正確でタイムリーで高解像度の気象情報に依存している。 我々は,高分解能数値気象シミュレーションを用いて,目標風力発電場の気候分布を学習することにより,これらの課題に対処する。 この学習された高分解能気候予報と粗いグリッドの大規模予測との最適な組み合わせは、高度に正確で、きめ細かな、完全な変動可能な、大規模な気象パターン予測のアンサンブルをもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.137492494734515
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The planning and operation of renewable energy, especially wind power, depend crucially on accurate, timely, and high-resolution weather information. Coarse-grid global numerical weather forecasts are typically downscaled to meet these requirements, introducing challenges of scale inconsistency, process representation error, computation cost, and entanglement of distinct uncertainty sources from chaoticity, model bias, and large-scale forcing. We address these challenges by learning the climatological distribution of a target wind farm using its high-resolution numerical weather simulations. An optimal combination of this learned high-resolution climatological prior with coarse-grid large scale forecasts yields highly accurate, fine-grained, full-variable, large ensemble of weather pattern forecasts. Using observed meteorological records and wind turbine power outputs as references, the proposed methodology verifies advantageously compared to existing numerical/statistical forecasting-downscaling pipelines, regarding either deterministic/probabilistic skills or economic gains. Moreover, a 100-member, 10-day forecast with spatial resolution of 1 km and output frequency of 15 min takes < 1 hour on a moderate-end GPU, as contrast to $\mathcal{O}(10^3)$ CPU hours for conventional numerical simulation. By drastically reducing computational costs while maintaining accuracy, our method paves the way for more efficient and reliable renewable energy planning and operation.
• Abstract（参考訳）: 再生可能エネルギー、特に風力発電の計画と運用は、正確でタイムリーで高解像度の気象情報に依存している。 粗いグリッドのグローバルな天気予報は、これらの要件を満たすために、通常、スケールの不整合、プロセス表現エラー、計算コスト、カオス性、モデルバイアス、大規模強制による異なる不確実性ソースの絡み合いといった課題を導入して、ダウンスケールされる。 我々は,高分解能数値気象シミュレーションを用いて,目標風力発電場の気候分布を学習することにより,これらの課題に対処する。 この学習された高分解能気候予報と粗いグリッドの大規模予測との最適な組み合わせは、高度に正確で、きめ細かな、完全な変動可能な、大規模な気象パターン予測のアンサンブルをもたらす。 観測された気象記録と風力タービン出力を基準として,既存の数値・統計的予測ダウンスケーリングパイプラインと比較し,決定論的・確率的技術と経済的な利益のどちらにおいても有効であることを示す。 さらに、従来の数値計算では$\mathcal{O}(10^3)$ CPU 時間とは対照的に、空間分解能 1 km で出力周波数 15 min の100員の10日間の予測は、適度なGPUでは 1 時間以下である。 精度を維持しながら計算コストを大幅に削減することにより、より効率的で信頼性の高い再生可能エネルギー計画・運用の道を開くことができる。

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