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空画像を用いた超短期太陽放射予測のための状態認識適応融合を備えたマルチモーダルトランスフォーマーフレームワーク

A Multimodal Transformer Framework with State-Aware Adaptive Fusion for Ultra-Short-Term Solar Irradiance Forecasting with Sky Cloud Images (原題)

Zhao H, Song A, Jin Y, Yu H

Research Squareプレプリント2026-08-04#AI×ESG経営インパクト: コスト削減対象セクター: power
DOI: 10.21203/rs.3.rs-10464830/v1
原典: https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-10464830/v1

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、空画像と数値系列を統合したマルチモーダル深層学習フレームワークを提案し、超短期の太陽放射予測精度を向上させる。状態認識型の適応融合機構により、気象情報と過去の物理パターンを動的に統合し、従来の単一モーダル手法を上回る性能を示した。再生可能エネルギーの出力変動予測に貢献する。

English

This paper proposes a multimodal deep learning framework integrating sky cloud images and numerical sequences to improve ultra-short-term solar irradiance forecasting. A state-aware adaptive fusion mechanism dynamically integrates visual weather information with historical physical patterns, outperforming single-modal baselines. It contributes to renewable energy output variability prediction.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

日本では再生可能エネルギーの導入拡大に伴い、太陽光発電の出力予測精度向上が系統安定化に不可欠である。本手法は、気象データとAIを組み合わせた予測技術として、電力会社や発電事業者の運用効率化に寄与し、FIT制度下でのインバランス回避にも有効である。

In the global GX context

Globally, accurate solar irradiance forecasting is critical for integrating high shares of variable renewables into power grids. This work advances AI-based forecasting methods, aligning with global efforts to enhance grid stability and optimize renewable energy utilization, relevant to energy transition policies and grid operators worldwide.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a novel multimodal fusion approach for solar forecasting, useful for advancing AI applications in renewable energy prediction.

🏢実務担当者:Offers a practical method to improve solar power output forecasting, aiding in grid management and trading strategies.

🏛政策担当者:Highlights the importance of investing in AI-driven forecasting to support renewable integration and grid stability.

📄 抄録（日本語訳）

<title>抄録</title> <p>再生可能エネルギーの導入拡大に伴い、高精度な超短期太陽放射量予測は、エネルギー利用効率の向上と電力系統の運用支援に不可欠である。しかしながら、放射量の変動は過去の傾向と急速な雲の変化に複合的に影響されるため、従来の単一モーダル手法では、多様な気象条件下での複雑な動態を捉えるには不十分である。本論文では、空の雲画像と数値系列の協調表現に基づくマルチモーダル太陽放射量予測フレームワークを提案する。本フレームワークは、異種モーダル状態符号化機構と、状態認識型適応選択的注意融合機構を導入し、視覚的な気象情報と過去の物理的パターンとの間の相互作用を強化する。具体的には、数値モーダルは依存関係モデリングを通じて放射量の傾向と時間的相関を捉え、画像モーダルは時空間表現を通じて雲の構造と進化の特徴を抽出する。提案する融合機構は、予測条件に応じてモーダルの寄与を動的に調整し、補完的情報の効果的な統合を可能にする。実験結果は、提案フレームワークが予測精度と頑健性においてベンチマークモデルを上回り、超短期太陽放射量予測における視覚的雲情報と数値的進化パターンの組み合わせの有効性を検証している。</p>

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

📄 Abstract（原文）

<title>Abstract</title> <p>As renewable energy penetration continues to increase, accurate ultra-short-term solar irradiance forecasting is essential for improving energy utilization and supporting power system operation. However, irradiance variations are jointly influenced by historical trends and rapid cloud changes, making traditional single-modal methods insufficient for capturing complex dynamics under varying weather conditions. This paper proposes a multimodal solar irradiance forecasting framework based on the collaborative representation of sky cloud images and numerical sequences. The framework introduces a heterogeneous modal state encoding mechanism and a state-aware adaptive selective attention fusion mechanism to enhance interactions between visual weather information and historical physical patterns. Specifically, the numerical modality captures irradiance trends and temporal correlations through dependency modeling, while the image modality extracts cloud structures and evolution features through spatiotemporal representation. The proposed fusion mechanism dynamically adjusts modality contributions according to forecasting conditions, enabling effective integration of complementary information. Experimental results demonstrate that the proposed framework outperforms benchmark models in forecasting accuracy and robustness, validating the effectiveness of combining visual cloud information with numerical evolution patterns for ultra-short-term solar irradiance forecasting.</p>

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。