論文の概要: IntegratingWeather Foundation Model and Satellite to Enable Fine-Grained Solar Irradiance Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.14845v1
• Date: Mon, 16 Mar 2026 05:44:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-17 16:19:36.072354
• Title: IntegratingWeather Foundation Model and Satellite to Enable Fine-Grained Solar Irradiance Forecasting
• Title（参考訳）: 微粒な太陽放射予測を可能にするウェザー基礎モデルと衛星の統合
• Authors: Ziqing Ma, Kai Ying, Xinyue Gu, Tian Zhou, Tianyu Zhu, Haifan Zhang, Peisong Niu, Wang Zheng, Cong Bai, Liang Sun,
• Abstract要約: バグアーン・ソラーは、バグアーンからの予測を高解像度の衛星画像と融合させ、24時間の光度予測をキロスケールで生成する2段階のフレームワークである。 分離された2段階の設計は、まず昼夜連続中間体を予測し、その後に放射能を推定するが、そのモダリティ融合は衛星からの微細な雲の構造とバグアの予測からの大規模な制約を共同で保存する。 バグアン・ソラーの運用は2025年7月以来、中国東部の国で太陽発電の予測を支援してきた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.21918754540734
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Accurate day-ahead solar irradiance forecasting is essential for integrating solar energy into the power grid. However, it remains challenging due to the pronounced diurnal cycle and inherently complex cloud dynamics. Current methods either lack fine-scale resolution (e.g., numerical weather prediction, weather foundation models) or degrade at longer lead times (e.g., satellite extrapolation). We propose Baguan-solar, a two-stage multimodal framework that fuses forecasts from Baguan, a global weather foundation model, with high-resolution geostationary satellite imagery to produce 24- hour irradiance forecasts at kilometer scale. Its decoupled two-stage design first forecasts day-night continuous intermediates (e.g., cloud cover) and then infers irradiance, while its modality fusion jointly preserves fine-scale cloud structures from satellite and large-scale constraints from Baguan forecasts. Evaluated over East Asia using CLDAS as ground truth, Baguan-solar outperforms strong baselines (including ECMWF IFS, vanilla Baguan, and SolarSeer), reducing RMSE by 16.08% and better resolving cloud-induced transients. An operational deployment of Baguan-solar has supported solar power forecasting in an eastern province in China, since July 2025. Our code is accessible at https://github.com/DAMO-DI-ML/Baguansolar. git.
• Abstract（参考訳）: 太陽エネルギーを電力網に統合するためには、正確な日頭太陽照度予測が不可欠である。 しかし、昼周期の顕著さと本質的に複雑な雲のダイナミクスのため、これは依然として困難である。 現在の手法では、微細な解像度(例えば、数値的な天気予報、気象基礎モデル)を欠いているか、より長いリードタイム(例えば、衛星外挿)で劣化している。 本研究では,地球規模の気象基盤モデルであるバグアーンからの予測を融合した2段階のマルチモーダル・フレームワークであるバグアーンソラーについて,高解像度静止衛星画像を用いて24時間光度予測をキロスケールで生成する手法を提案する。 分離された2段階の設計は、まず昼夜連続中間体(例えば雲の覆い)を予測し、続いて放射能を推定するが、そのモード融合は衛星からの微細な雲の構造とバグアの予測からの大規模な制約を共同で保存する。 CLDASを基礎として東アジアで評価され、バグア・ソラは強いベースライン(ECMWF IFS、バニラ・バグア、ソーラーシーアなど)を上回り、RMSEを16.08%削減し、雲によって引き起こされるトランジェントを解消する。 バグアン・ソラーの運用は2025年7月以来、中国東部の国で太陽発電の予測を支援してきた。 私たちのコードはhttps://github.com/DAMO-DI-ML/Baguansolar.comでアクセスできます。 git

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