Advanced simulation-based predictive modelling for solar irradiance sensor farms

📄 arXiv: 2404.15324v1 📥 PDF

作者: José L. Risco-Martín, Ignacio-Iker Prado-Rujas, Javier Campoy, María S. Pérez, Katzalin Olcoz

分类: eess.SP, cs.AI, eess.SY

发布日期: 2024-04-05

期刊: Journal of Simulation, pp. 1-18, 2024

DOI: 10.1080/17477778.2024.2333775

💡 一句话要点

提出CAIDE框架以提升太阳辐射传感器农场的预测模型管理

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 太阳能预测 传感器农场 实时监控 建模与仿真 物联网 可再生能源 数据分析

📋 核心要点

  1. 现有的太阳能预测模型管理方法仍存在不足，难以适应动态环境的需求。
  2. CAIDE框架通过结合MBSE和IoT技术，实现对多个太阳辐射传感器农场的实时监控与管理。
  3. 实验结果表明，CAIDE在多个传感器农场的复杂场景中有效提升了预测模型的准确性和管理效率。

📝 摘要（中文）

随着太阳能的不断发展，可靠的预测模型对电网的稳定性和效率至关重要。本文提出了一种名为云端数据效率分析与集成（CAIDE）的新框架，旨在实时监控、管理和预测太阳辐射传感器农场。CAIDE能够同时管理多个传感器农场，并利用建模与仿真方法实时改进预测模型。该框架结合了基于模型的系统工程（MBSE）和物联网（IoT）基础设施，能够在动态环境中支持太阳能设施的部署与分析。CAIDE的有效性在多个传感器农场连接至集中管理系统的复杂场景中得到了验证，结果表明其在管理和预测太阳能生产方面具有良好的可扩展性和有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有太阳能预测模型管理不足的问题，尤其是在动态环境中对模型的适应性和实时性要求较高。现有方法在处理多个传感器农场时，往往难以实现高效的实时监控与管理。

核心思路：CAIDE框架的核心思想是通过云端技术和物联网基础设施，实现对太阳辐射传感器农场的集中管理与实时数据分析。该框架能够根据实时数据动态调整和重新训练预测模型，以确保预测的准确性。

技术框架：CAIDE框架包括多个主要模块：数据采集模块、实时监控模块、预测模型模块和管理决策模块。数据采集模块负责从传感器获取实时数据，实时监控模块用于监控各个农场的运行状态，预测模型模块则基于实时数据进行模型训练和预测，管理决策模块用于整合分析结果并做出管理决策。

关键创新：CAIDE的主要创新在于其能够在动态环境中实时改进预测模型，并且支持多种架构（顺序、并行和分布式），确保了系统的可扩展性。这与传统方法相比，显著提升了模型的适应性和准确性。

关键设计：在设计中，CAIDE框架采用了基于模型的系统工程（MBSE）方法，结合物联网技术，确保了数据的高效传输与处理。关键参数设置包括实时数据更新频率和模型训练的反馈机制，以便在出现错误预测时及时调整模型。具体的损失函数和网络结构细节在论文中进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，CAIDE在多个太阳辐射传感器农场的管理和预测中表现出色，能够实时提升预测模型的准确性。与传统方法相比，CAIDE在复杂场景下的可扩展性和有效性得到了验证，具体性能数据在论文中进行了详细分析，显示出显著的提升幅度。

🎯 应用场景

CAIDE框架在太阳能发电领域具有广泛的应用潜力，能够有效提升太阳能设施的管理效率和预测准确性。其设计理念和技术实现为未来可再生能源的部署和管理提供了重要参考，尤其是在应对动态环境变化时的灵活性和实时性。该框架的成功应用将推动太阳能行业的进一步发展，促进可再生能源的普及。

📄 摘要（原文）

As solar power continues to grow and replace traditional energy sources, the need for reliable forecasting models becomes increasingly important to ensure the stability and efficiency of the grid. However, the management of these models still needs to be improved, and new tools and technologies are required to handle the deployment and control of solar facilities. This work introduces a novel framework named Cloud-based Analysis and Integration for Data Efficiency (CAIDE), designed for real-time monitoring, management, and forecasting of solar irradiance sensor farms. CAIDE is designed to manage multiple sensor farms simultaneously while improving predictive models in real-time using well-grounded Modeling and Simulation (M&S) methodologies. The framework leverages Model Based Systems Engineering (MBSE) and an Internet of Things (IoT) infrastructure to support the deployment and analysis of solar plants in dynamic environments. The system can adapt and re-train the model when given incorrect results, ensuring that forecasts remain accurate and up-to-date. Furthermore, CAIDE can be executed in sequential, parallel, and distributed architectures, assuring scalability. The effectiveness of CAIDE is demonstrated in a complex scenario composed of several solar irradiance sensor farms connected to a centralized management system. Our results show that CAIDE is scalable and effective in managing and forecasting solar power production while improving the accuracy of predictive models in real time. The framework has important implications for the deployment of solar plants and the future of renewable energy sources.