エネルギーシステムにおける信頼性の高い風速予測のための方程式ベースとデータ駆動型ダイナミクスの統合

本稿では、風力エネルギーシステムにおける風速予測の信頼性と精度を向上させるため、方程式ベースのダイナミクスとデータ駆動型ダイナミクスを統合した新しいネットワークモデル「DynWindNet」を提案する。このモデルは、物理法則に基づいたダイナミクスとデータ駆動型ダイナミクスを、注意機構を用いたゲーティングメカニズムによる適応的な情報交換を可能にする物理-データカップリングモジュール(PDCM)を介して統合する。さらに、周波数認識強化モジュール(FAEM)を導入し、データ駆動型ブランチの表現を洗練させる。ERA5データセットを用いた実験の結果、DynWindNetは代表的なベースライン手法を上回る性能を示した。