Jun, 2023

如何利用时空上下文丰富日前太阳辐照预测

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TL;DR本文采用深度学习，设计了一个利用卫星数据的时空上下文来高精度预测全球水平辐照度（GHI）的天际时间序列预测模型，并提出了一种预测不确定性分布的方法。作者通过将特别困难的日子（在这项研究中特别是经历变化多端的多云天）与简单的日子分开来评估模型性能，提出了一种测试方案。同时，作者还提出了一个新的多模态数据集，收集了来自多个地理位置不同的太阳能站的太阳能辐射和其他相关物理变量的卫星图像和时间序列。该方法在太阳辐照度预测中表现出鲁棒性，包括在未观测到的太阳能站进行零样本推广测试，并极有潜力促进太阳能与电网的有效整合。
发现论文，激发创造
  • 基于天空成像的太阳辐照度预测与机器学习

    本文提出了一种新的方法，通过从天空图像中提取特征并使用基于学习的技术来估计短期太阳辐照度，实现了对可再生能源的预测，该方法在计算复杂性方面比现有的算法具有更高的竞争力。

    Oct, 2023

  • Omnivision 预测：将卫星观测和天空图像相结合，以提高小时内太阳能预测的准确性

    通过整合来自全天候摄像头和卫星观测的云覆盖率补充信息，本研究利用机器学习将两种信息融合起来，提高了日照预报的准确性。结果表明，混合模型对于晴朗天气的预测效果更好，同时也提高了更长期的预测能力。

    Jun, 2022

  • 卷积神经网络应用于天空图像，用于短期太阳辐射预测

    本文介绍了使用深度卷积神经网络预测太阳能辐射强度的初步结果，并探讨了训练算法的图像识别技术，和利用过去相同日期数据进行训练以提高短期预测技能的方法。

    May, 2020

  • 太阳辐照预测变压器

    本文提出了一种基于 Transformer 的短期太阳辐射预测模型，通过对连续的天空图像进行特征编码，并将其输入 Transformer 解码器，预测与未来未见天空图像相关的辐照值，同时捕捉天空图像之间的长程依赖关系，可实现对所有天空图像数据集在 15 分钟内的辐射预测精度提高至 21.45%，优于智能持久性模型。

    May, 2023

  • 利用历史发电和天气数据的分层时序卷积神经网络进行区域光伏日前功率预测

    本文提出了两种基于深度学习的区域太阳能发电预测方法，分别使用单一分层时序卷积神经网络和基于子区域的时序卷积神经网络，通过利用聚合和个体数据，以及区域内的天气数据进行预测。利用 101 个西澳大利亚地点收集的大量数据进行评估，与其他方法相比，子区域时序卷积神经网络在减少个体网络数量的同时，能够以 40.2% 的预测技巧得分降低 6.5% 的统计显著误差。

    Mar, 2024

  • 无关位置的无源域自适应学习预测太阳能发电

    提出了一个基于领域自适应深度学习的框架来估计太阳能发电量，该框架利用天气特征来解决太阳能发电预测中的挑战。该方法在计算速度、存储效率和改善预测准确性方面在加利福尼亚（CA）、佛罗里达（FL）和纽约（NY）等地的太阳能发电预测中显示出明显优势。

    Jan, 2024

  • 短期太阳辐照度预测在数据传输约束下的应用

    通过降维天空相机图像的标量特征以满足数据传输限制，我们提出了一种用于太阳辐照短期预测的数据简化机器学习模型。经过受控理论的启发，我们使用噪声输入反映未测量的变量，并证明其显著提高了模型的预测能力。利用来自 NREL Solar Radiation Research Laboratory 的五年数据，我们创建了三个滚动训练验证集，确定了时间的最佳表示形式、输入测量的最佳跨度以及最具影响力的模型输入数据（特征）。在选择的测试数据上，与云量持续模型的基准值 134.35 $W/m^2$ 相比，该模型实现了 74.34 $W/m^2$ 的平均绝对误差。

    Mar, 2024

  • 基于树形预测的细粒度气象特征日前太阳能发电预测

    用最先进的基于树的机器学习方法来预测光伏发电的日前准确性非常关键，该研究还考虑了气象和天文学因素对光伏发电产量的影响，以及粗粒度和细粒度空间位置的影响。这项研究的结果可以帮助电网运营商、决策者和其他利益相关者优化电网运营、经济调度，并促进分布式光伏发电的整合。

    Nov, 2023

  • 深度学习在时空预测中的应用 -- 以太阳能为例

    本文研究了基于深度学习的时空预测问题，并探索使用物理知识来改进深度预测方法的两个主要研究方向：一是使用训练损失函数来改进模型的性能，包括确定性情况和概率情况；另一个是通过深度数据驱动网络来增强不完备的物理模型，以实现准确的预测。

    May, 2022

  • 利用深度学习结合多地区数据进行基于天空图像的太阳能预测：是在本地、全球或通过迁移学习进行模型训练？

    本文利用三个异构数据集探索了太阳能预测模型的三种不同训练策略，并比较了局部模型和全局模型的性能，结果表明预训练模型在少量训练数据下可以优于其他两种策略。

    Nov, 2022