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All-sky imager based irradiance nowcasts: combining a physical and a deep learning model

Fabel, Yann und Nouri, Bijan und Wilbert, Stefan und Blum, Niklas und Zarzalejo, L. F. und Pitz-Paal, Robert (2022) All-sky imager based irradiance nowcasts: combining a physical and a deep learning model. ISES. [sonstige Veröffentlichung]

[img] PDF
2MB

Offizielle URL: https://www.ises.org/sites/default/files/2022-12/Presentation_Bijan%20Nouri.pdf

Kurzfassung

Improved solar irradiance nowcasts based on all-sky imagers. Hybrid physical and end-to-end machine learning (ML) model. The ML model is based on an multi-modal deep learning model combining an vision transformer (for images) with an time series transformer (for time series data). Skill score improvements >12% points are achieved. Correct detection of cloud ramp rates improved by >8% points.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/192515/
Dokumentart:sonstige Veröffentlichung
Titel:All-sky imager based irradiance nowcasts: combining a physical and a deep learning model
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Fabel, YannYann.Fabel (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-1892-5701NICHT SPEZIFIZIERT
Nouri, BijanBijan.Nouri (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-9891-1974NICHT SPEZIFIZIERT
Wilbert, StefanStefan.Wilbert (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-3573-3004NICHT SPEZIFIZIERT
Blum, NiklasNiklas.Blum (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-1541-7234NICHT SPEZIFIZIERT
Zarzalejo, L. F.lf.zarzalejo (at) ciemat.eshttps://orcid.org/0000-0003-4522-6815NICHT SPEZIFIZIERT
Pitz-Paal, RobertRobert.Pitz-Paal (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-3542-3391NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Dezember 2022
Erschienen in:Webinar beim Internation Solar Energy Society (ISES)
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Ja
Verlag:ISES
Name der Reihe:IEA PVPS Task 16 - All Sky Imagers Benchmarking
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Hybrid nowcasting model, Transformer, Deep learning, All-sky imager
HGF - Forschungsbereich:Energie
HGF - Programm:Materialien und Technologien für die Energiewende
HGF - Programmthema:Thermische Hochtemperaturtechnologien
DLR - Schwerpunkt:Energie
DLR - Forschungsgebiet:E SW - Solar- und Windenergie
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):E - Condition Monitoring
Standort: Köln-Porz
Institute & Einrichtungen:Institut für Solarforschung > Qualifizierung
Hinterlegt von: Nouri, Bijan
Hinterlegt am:23 Dez 2022 09:54
Letzte Änderung:28 Feb 2023 08:46

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