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Enregistrement W2006627781 · doi:10.1109/irec.2014.6826905

Very short term forecasting of the Global Horizontal Irradiance through Helioclim maps

2014· preprint· en· W2006627781 sur OpenAlexaff
Romain Dambreville, Philippe Blanc, Jocelyn Chanussot, Didier Boldo, Stéphanie Dubost

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSolar Radiation and Photovoltaics
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIrradianceGeostationary orbitComputer scienceSolar irradianceGridTerm (time)Data setMeteorologyRemote sensingBlock (permutation group theory)Set (abstract data type)SatelliteEnvironmental scienceData miningArtificial intelligenceGeographyMathematicsGeodesyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To handle the increasing penetration rate of intermittent energies such as photo-voltaic power plants, grid managers require accurate forecasts of the primary resources. In this paper, we propose a new method to forecast the Global Horizontal Irradiance (GHI) up to 1 hour using HelioClim-3 maps as only inputs. HelioClim-3 maps are Solar Surface Irradiance (SSI) maps derived from geostationary satellite images through the Heliosat-2 method. We use a block matching algorithm to retrieve the motion vector field, allowing us to anticipate the future on site GHI values. The results were then corrected following a statistical post-processing step tuned on a training data set. The model has been tested on a one year data set acquired on the SIRTA site, Polytechnique campus, France. Besides the very promising performances of the proposed method compared to the persistence model, we extracted additional forecast information from the SSI maps like the minimum and maximum expected values, which enlighten the model's potential and limitations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,726
Score d'incertitude au seuil0,837

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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