論文の概要: Multivariate LSTM-Based Forecasting for Renewable Energy: Enhancing Climate Change Mitigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.10961v1
• Date: Fri, 16 Jan 2026 03:01:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-19 20:21:50.343727
• Title: Multivariate LSTM-Based Forecasting for Renewable Energy: Enhancing Climate Change Mitigation
• Title（参考訳）: 多変量LSTMによる再生可能エネルギー予測:気候変動対策
• Authors: Farshid Kamrani, Kristen Schell,
• Abstract要約: 本稿では,多変量長短期記憶(LSTM)に基づく実世界履歴データを用いたRES生成予測ネットワークを提案する。 提案手法は,地域および近隣地域の履歴データを利用して,異なるRES間の長期的依存関係と相互作用を効果的に把握する。 ケーススタディでは,提案手法によりCO2排出量が減少し,電気負荷の信頼性が向上することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The increasing integration of renewable energy sources (RESs) into modern power systems presents significant opportunities but also notable challenges, primarily due to the inherent variability of RES generation. Accurate forecasting of RES generation is crucial for maintaining the reliability, stability, and economic efficiency of power system operations. Traditional approaches, such as deterministic methods and stochastic programming, frequently depend on representative scenarios generated through clustering techniques like K-means. However, these methods may fail to fully capture the complex temporal dependencies and non-linear patterns within RES data. This paper introduces a multivariate Long Short-Term Memory (LSTM)-based network designed to forecast RESs generation using their real-world historical data. The proposed model effectively captures long-term dependencies and interactions between different RESs, utilizing historical data from both local and neighboring areas to enhance predictive accuracy. In the case study, we showed that the proposed forecasting approach results in lower CO2 emissions, and a more reliable supply of electric loads.
• Abstract（参考訳）: 再生可能エネルギー源(RES)の近代的な電力システムへの統合は大きなチャンスであるが、主にRES生成の固有の変動性のために顕著な課題も生んでいる。 電力系統の信頼性, 安定性, 経済効率を維持するためには, RES発生の正確な予測が不可欠である。 決定論的手法や確率的プログラミングのような伝統的なアプローチは、しばしばK平均のようなクラスタリング技術によって生成される典型的なシナリオに依存する。 しかし、これらのメソッドは、RESデータ内の複雑な時間的依存関係と非線形パターンを完全にキャプチャすることができないかもしれない。 本稿では,多変量長短期記憶(LSTM)に基づく実世界履歴データを用いたRES生成予測ネットワークを提案する。 提案手法は,地域および近隣地域の履歴データを有効利用し,予測精度を向上させることにより,異なるRES間の長期的依存関係と相互作用を効果的に把握する。 ケーススタディでは,提案手法によりCO2排出量が減少し,電気負荷の信頼性が向上することを示した。

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