[paper, NeurIPS 2023] CrossViViT : 시공간 정보를 활용한 태양복사량 시계열 예측 모델
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paper : https://arxiv.org/abs/2306.01112github : https://github.com/gitbooo/CrossViVit 태양 에너지는 탄소 배출을 줄여 기후 변화에 대응하는 데 중요한 역할을 하는 대표적인 재생 가능 에너지다. 그러나 수평면 태양복사량(Global Horizontal Irradiance, GHI)*은 구름의 양이나 기상 조건 등에 따라 변동성이 크기 때문에, 태양광 발전을 전력망에 안정적으로 통합하는 데 어려움이 따른다.기존의 태양복사량 예측 연구들은 주로 단순한 시계열 데이터를 기반으로 미래 값을 추정해 왔지만, 이러한 방법은 주변의 구름 분포나 기상 상황과 같은 공간적 맥락을 충분히 반영하지 못해 예측 정확도에 한계가 있다.태양복사량 예측의 정확도를..