太阳能现在是历史上最便宜的电力形式。不幸的是，由于其变异性，显着提高栅格的太阳能的一部分仍然具有挑战性，这使得电力的供需平衡更加困难。虽然热发电机坡度 - 它们可以改变输出的最高速率 - 是有限的，太阳能的坡度基本上是无限的。因此，准确的近期太阳能预测或垂圈，对于提供预警来调整热发电机输出，以响应于太阳能变化来调整热发电机，以确保平衡供需。为了解决问题，本文开发了使用自我监督学习的丰富和易于使用的多光谱卫星数据的太阳能垂圈的一般模型。具体而言，我们使用卷积神经网络（CNN）和长短期内存网络（LSTM）开发深度自动回归模型，这些模型在多个位置训练全球培训，以预测最近推出的最近收集的时空数据的未来观察-R系列卫星。我们的模型估计了基于卫星观测的未来的太阳辐照度，我们向较小的场地特定的太阳能数据培训的回归模型提供，以提供近期太阳能光伏（PV）预测，其考虑了现场特征的特征。我们评估了我们在25个太阳能场所的不同覆盖区域和预测视野的方法，并表明我们的方法利用地面真理观察结果产生靠近模型的错误。

将间歇性可再生能源集成到大量的电网中是具有挑战性的。旨在解决这一困难的建立良好的方法涉及即将到来的能源供应可变性以适应电网的响应。在太阳能中，可以在全天空摄像机（前方30分钟）和卫星观测（提前6小时）的不同时间尺度上预测由遮挡云引起的短期变化。在这项研究中，我们将这两种互补的观点集成到单个机器学习框架中的云覆盖物上，以改善时间内（最高60分钟）的辐照度预测。确定性和概率预测均在不同的天气条件（晴朗，多云，阴天）以及不同的输入配置（天空图像，卫星观测和/或过去的辐照度值）中进行评估。我们的结果表明，混合模型在晴朗的条件下有益于预测，并改善了长期预测。这项研究为将来的新颖方法奠定了基础，即在单个学习框架中将天空图像和卫星观测结合起来，以推动太阳现象。

太阳能的高效整合到电力组合中取决于其间歇性的可靠预期。预测由云覆盖动态产生的太阳辐照度的时间变异的有希望的方法是基于地面天空图像或卫星图像序列的分析。尽管结果令人鼓舞，但现有深度学习方法的经常性限制在于对过去观察的反应而不是积极预期未来事件的无处不在的趋势。这导致频繁的时间滞后和有限的预测突发事件的能力。为了解决这一挑战，我们介绍了Eclipse，一种时空神经网络架构，即模型从天空图像模拟云运动，不仅预测未来的辐照水平，而且还可以在本地辐照度图上提供更丰富的信息。我们表明Eclipse预期关键事件，并在产生视觉上现实期货的同时降低时间延误。

Wind power forecasting helps with the planning for the power systems by contributing to having a higher level of certainty in decision-making. Due to the randomness inherent to meteorological events (e.g., wind speeds), making highly accurate long-term predictions for wind power can be extremely difficult. One approach to remedy this challenge is to utilize weather information from multiple points across a geographical grid to obtain a holistic view of the wind patterns, along with temporal information from the previous power outputs of the wind farms. Our proposed CNN-RNN architecture combines convolutional neural networks (CNNs) and recurrent neural networks (RNNs) to extract spatial and temporal information from multi-dimensional input data to make day-ahead predictions. In this regard, our method incorporates an ultra-wide learning view, combining data from multiple numerical weather prediction models, wind farms, and geographical locations. Additionally, we experiment with global forecasting approaches to understand the impact of training the same model over the datasets obtained from multiple different wind farms, and we employ a method where spatial information extracted from convolutional layers is passed to a tree ensemble (e.g., Light Gradient Boosting Machine (LGBM)) instead of fully connected layers. The results show that our proposed CNN-RNN architecture outperforms other models such as LGBM, Extra Tree regressor and linear regression when trained globally, but fails to replicate such performance when trained individually on each farm. We also observe that passing the spatial information from CNN to LGBM improves its performance, providing further evidence of CNN's spatial feature extraction capabilities.

对于电网操作，具有精细时间和空间分辨率的太阳能发电准确预测对于电网的操作至关重要。然而，与数值天气预报（NWP）结合机器学习的最先进方法具有粗略分辨率。在本文中，我们采用曲线图信号处理透视和型号的多网站光伏（PV）生产时间序列作为图表上的信号，以捕获它们的时空依赖性并实现更高的空间和时间分辨率预测。我们提出了两种新颖的图形神经网络模型，用于确定性多站点PV预测，被称为图形 - 卷积的长期内存（GCLSTM）和图形 - 卷积变压器（GCTRAFO）模型。这些方法仅依赖于生产数据并利用PV系统提供密集的虚拟气象站网络的直觉。所提出的方法是在整整一年的两组数据集中评估：1）来自304个真实光伏系统的生产数据，以及2）模拟生产1000个PV系统，包括瑞士分布。该拟议的模型优于最先进的多站点预测方法，用于预测前方6小时的预测视野。此外，所提出的模型以NWP优于最先进的单站点方法，如前方的视野上的输入。

由于其对人类生命，运输，粮食生产和能源管理的高度影响，因此在科学上研究了预测天气的问题。目前的运营预测模型基于物理学，并使用超级计算机来模拟大气预测，提前预测数小时和日期。更好的基于物理的预测需要改进模型本身，这可能是一个实质性的科学挑战，以及潜在的分辨率的改进，可以计算令人望而却步。基于神经网络的新出现的天气模型代表天气预报的范式转变：模型学习来自数据的所需变换，而不是依赖于手工编码的物理，并计算效率。然而，对于神经模型，每个额外的辐射时间都会构成大量挑战，因为它需要捕获更大的空间环境并增加预测的不确定性。在这项工作中，我们提出了一个神经网络，能够提前十二小时的大规模降水预测，并且从相同的大气状态开始，该模型能够比最先进的基于物理的模型更高的技能HRRR和HREF目前在美国大陆运营。可解释性分析加强了模型学会模拟先进物理原则的观察。这些结果代表了建立与神经网络有效预测的新范式的实质性步骤。

汇集操作引起的翻译不变性是卷积神经网络的固有属性，这有助于诸如分类的许多计算机视觉任务。然而，为了利用旋转不变的任务，卷积架构需要特定的旋转不变层或广泛的数据增强，以从给定空间配置的不同旋转版本中学习。将图像展开到其极性坐标中提供了更明显的表示，以训练卷积架构，因为旋转不变性变为平移，因此可以从单个图像中学习给定场景的视觉上不同但其他等同的旋转版本。我们展示了两个基于视觉的太阳辐照性预测挑战（即使用地面拍摄的天空图像或卫星图像），即该预处理步骤通过标准化场景表示来显着提高预测结果，同时将培训时间减少4倍4倍。使用旋转增强数据。此外，该变换放大了围绕旋转中心的区域，导致更准确的短期辐照度预测。

提出了一种使用天气数据实时太阳生成预测的新方法，同时提出了既有空间结构依赖性的依赖。随着时间的推移，观察到的网络被预测到较低维度的表示，在该表示的情况下，在推理阶段使用天气预报时，使用各种天气测量来训练结构化回归模型。从国家太阳辐射数据库获得的德克萨斯州圣安东尼奥地区的288个地点进行了实验。该模型预测具有良好精度的太阳辐照度（夏季R2 0.91，冬季为0.85，全球模型为0.89）。随机森林回归者获得了最佳准确性。进行了多个实验来表征缺失数据的影响和不同的时间范围的影响，这些范围提供了证据表明，新算法不仅在随机的情况下，而且在机制是空间和时间上都丢失的数据是可靠的。

太阳能的间歇性质挑战了光伏（PV）在电网中的大规模集成。使用深度学习的基于天空图像的太阳预测已被认为是预测短期波动的一种有希望的方法。但是，对于基于图像的太阳预测，几乎没有公开可用的标准化基准数据集，这限制了不同预测模型的比较和预测方法的探索。为了填补这些空白，我们介绍了Skipp'd-天空图像和光伏发电数据集。该数据集包含三年（2017-2019）的质量控制下采样的天空图像和PV发电数据，这些数据可用于使用深度学习的短期太阳能预测。此外，为了支持研究的灵活性，我们还提供了高分辨率，高频天空图像和PV发电数据以及并发的Sky录像。我们还包括一个包含数据处理脚本和基线模型实现的代码库，以供研究人员重现我们以前的工作并加速其在太阳预测中的研究。

Solar forecasting from ground-based sky images using deep learning models has shown great promise in reducing the uncertainty in solar power generation. One of the biggest challenges for training deep learning models is the availability of labeled datasets. With more and more sky image datasets open sourced in recent years, the development of accurate and reliable solar forecasting methods has seen a huge growth in potential. In this study, we explore three different training strategies for deep-learning-based solar forecasting models by leveraging three heterogeneous datasets collected around the world with drastically different climate patterns. Specifically, we compare the performance of models trained individually based on local datasets (local models) and models trained jointly based on the fusion of multiple datasets from different locations (global models), and we further examine the knowledge transfer from pre-trained solar forecasting models to a new dataset of interest (transfer learning models). The results suggest that the local models work well when deployed locally, but significant errors are observed for the scale of the prediction when applied offsite. The global model can adapt well to individual locations, while the possible increase in training efforts need to be taken into account. Pre-training models on a large and diversified source dataset and transferring to a local target dataset generally achieves superior performance over the other two training strategies. Transfer learning brings the most benefits when there are limited local data. With 80% less training data, it can achieve 1% improvement over the local baseline model trained using the entire dataset. Therefore, we call on the efforts from the solar forecasting community to contribute to a global dataset containing a massive amount of imagery and displaying diversified samples with a range of sky conditions.

提出了一个深度学习模型，以便在未来60分钟的五分钟时间分辨率下以闪电的形式出现。该模型基于反复横向的结构，该结构使其能够识别并预测对流的时空发展，包括雷暴细胞的运动，生长和衰变。预测是在固定网格上执行的，而无需使用风暴对象检测和跟踪。从瑞士和周围的区域收集的输入数据包括地面雷达数据，可见/红外卫星数据以及衍生的云产品，闪电检测，数值天气预测和数字高程模型数据。我们分析了不同的替代损失功能，班级加权策略和模型特征，为将来的研究提供了指南，以最佳地选择损失功能，并正确校准其模型的概率预测。基于这些分析，我们在这项研究中使用焦点损失，但得出结论，它仅在交叉熵方面提供了较小的好处，如果模型的重新校准不实用，这是一个可行的选择。该模型在60分钟的现有周期内实现了0.45的像素临界成功指数（CSI）为0.45，以预测8 km的闪电发生，范围从5分钟的CSI到5分钟的提前时间到CSI到CSI的0.32在A处。收货时间60分钟。

As ride-hailing services become increasingly popular, being able to accurately predict demand for such services can help operators efficiently allocate drivers to customers, and reduce idle time, improve congestion, and enhance the passenger experience. This paper proposes UberNet, a deep learning Convolutional Neural Network for short-term prediction of demand for ride-hailing services. UberNet empploys a multivariate framework that utilises a number of temporal and spatial features that have been found in the literature to explain demand for ride-hailing services. The proposed model includes two sub-networks that aim to encode the source series of various features and decode the predicting series, respectively. To assess the performance and effectiveness of UberNet, we use 9 months of Uber pickup data in 2014 and 28 spatial and temporal features from New York City. By comparing the performance of UberNet with several other approaches, we show that the prediction quality of the model is highly competitive. Further, Ubernet's prediction performance is better when using economic, social and built environment features. This suggests that Ubernet is more naturally suited to including complex motivators in making real-time passenger demand predictions for ride-hailing services.

我们基于技能评分，对确定性太阳预测进行了首次全面的荟萃分析，筛选了Google Scholar的1,447篇论文，并审查了320篇论文的全文以进行数据提取。用多元自适应回归样条模型，部分依赖图和线性回归构建和分析了4,758点的数据库。值得注意的是，分析说明了数据中最重要的非线性关系和交互项。我们量化了对重要变量的预测准确性的影响，例如预测范围，分辨率，气候条件，区域的年度太阳辐照度水平，电力系统大小和容量，预测模型，火车和测试集以及使用不同的技术和投入。通过控制预测之间的关键差异，包括位置变量，可以在全球应用分析的发现。还提供了该领域科学进步的概述。

深度学习模式和地球观察的协同组合承诺支持可持续发展目标（SDGS）。新的发展和夸张的申请已经在改变人类将面临生活星球挑战的方式。本文审查了当前对地球观测数据的最深入学习方法，以及其在地球观测中深度学习的快速发展受到影响和实现最严重的SDG的应用。我们系统地审查案例研究至1）实现零饥饿，2）可持续城市，3）提供保管安全，4）减轻和适应气候变化，5）保留生物多样性。关注重要的社会，经济和环境影响。提前令人兴奋的时期即将到来，算法和地球数据可以帮助我们努力解决气候危机并支持更可持续发展的地方。

A well-performing prediction model is vital for a recommendation system suggesting actions for energy-efficient consumer behavior. However, reliable and accurate predictions depend on informative features and a suitable model design to perform well and robustly across different households and appliances. Moreover, customers' unjustifiably high expectations of accurate predictions may discourage them from using the system in the long term. In this paper, we design a three-step forecasting framework to assess predictability, engineering features, and deep learning architectures to forecast 24 hourly load values. First, our predictability analysis provides a tool for expectation management to cushion customers' anticipations. Second, we design several new weather-, time- and appliance-related parameters for the modeling procedure and test their contribution to the model's prediction performance. Third, we examine six deep learning techniques and compare them to tree- and support vector regression benchmarks. We develop a robust and accurate model for the appliance-level load prediction based on four datasets from four different regions (US, UK, Austria, and Canada) with an equal set of appliances. The empirical results show that cyclical encoding of time features and weather indicators alongside a long-short term memory (LSTM) model offer the optimal performance.

准确地估算主要山区盆地中的积雪对于水资源经理来说至关重要，以便做出影响当地和全球经济，野生动植物和公共政策的决策。目前，此估计需要多个配备LIDAR的飞机飞行或原位测量值，两者均昂贵，稀疏和对可访问区域有偏见。在本文中，我们证明了来自多个，公开可用的卫星和天气数据源的空间和时间信息的融合，可以估算关键山区的积雪。我们的多源模型的表现优于单源估计值5.0英寸RMSE，并且优于稀疏的原位测量值的估计值1.2英寸RMSE。

谷歌的运营洪水预测系统是制定的，为机构和公众提供准确的实时洪水警告，重点是河流洪水在大型潮流的河流中。它在2018年开始运作，自从地理位置扩展以来。该预测系统由四个子系统组成：数据验证，阶段预测，淹没建模和警报分配。机器学习用于两个子系统。阶段预测采用长短期内存（LSTM）网络和线性模型进行建模。使用阈值和歧管模型计算洪水淹没，前者计算淹没程度，后者计算淹没程度和深度。本文首次提供的歧管模型提供了一种机器学习替代洪水淹没的液压建模。在评估历史数据时，所有型号都可以实现可操作使用的足够高的度量指标。 LSTM表现出比线性模型更高的技能，而阈值和歧管模型达到了类似的性能度量，以便在淹没程度上进行建模。在2021年的季风季节期间，洪水预警系统在印度和孟加拉国运营，覆盖河流的洪水区，总面积287,000平方公里，拥有350多万人。超过100米的洪水警报被发送给受影响的人口，相关当局以及紧急组织。系统上的当前和未来的工作包括将覆盖范围扩展到额外的洪水易发位置，以及提高建模能力和准确性。

为了提高风能生产的安全性和可靠性，短期预测已成为最重要的。这项研究的重点是挪威大陆架的多步时时空风速预测。图形神经网络（GNN）体系结构用于提取空间依赖性，具有不同的更新功能以学习时间相关性。这些更新功能是使用不同的神经网络体系结构实现的。近年来，一种这样的架构，即变压器，在序列建模中变得越来越流行。已经提出了对原始体系结构的各种改动，以更好地促进时间序列预测，本研究的重点是告密者Logsparse Transformer和AutoFormer。这是第一次将logsparse变压器和自动形态应用于风预测，并且第一次以任何一种或告密者的形式在时空设置以进行风向预测。通过比较时空长的短期记忆（LSTM）和多层感知器（MLP）模型，该研究表明，使用改变的变压器体系结构作为GNN中更新功能的模型能够超越这些功能。此外，我们提出了快速的傅立叶变压器（FFTRANSFORMER），该变压器是基于信号分解的新型变压器体系结构，由两个单独的流组成，分别分析趋势和周期性成分。发现FFTRANSFORMER和自动成型器可在10分钟和1小时的预测中取得优异的结果，而FFTRANSFORMER显着优于所有其他模型的4小时预测。最后，通过改变图表表示的连通性程度，该研究明确说明了所有模型如何利用空间依赖性来改善局部短期风速预测。

在收获前的作物产量的准确预测对于世界各地的作物物流，市场计划和食物分配至关重要。产量预测需要在延长的时间段内监测物候和气候特征，以模拟农作物发育中涉及的复杂关系。绕过世界各种卫星提供的遥感卫星图像是获取数据预测数据的廉价且可靠的方法。目前，收益率预测的领域由深度学习方法主导。尽管使用这些方法达到的精度是有希望的，但所需的数据量和``Black-Box''性质可以限制深度学习方法的应用。可以通过提出一条管道将遥感图像处理为基于特征的表示形式来克服局限性，该图像允许使用极端梯度提升（XGBoost）进行产量预测。与基于深度学习的最先进的收益率预测系统相比，对美国大豆产量预测的比较评估显示出了有希望的预测准确性。特征重要性将近红外光谱视为我们模型中的重要特征。报告的结果暗示了XGBoost进行产量预测的能力，并鼓励将来对XGBoost进行XGBoost的实验，以对世界各地的其他农作物进行产量预测。

Forecasting the state of vegetation in response to climate and weather events is a major challenge. Its implementation will prove crucial in predicting crop yield, forest damage, or more generally the impact on ecosystems services relevant for socio-economic functioning, which if absent can lead to humanitarian disasters. Vegetation status depends on weather and environmental conditions that modulate complex ecological processes taking place at several timescales. Interactions between vegetation and different environmental drivers express responses at instantaneous but also time-lagged effects, often showing an emerging spatial context at landscape and regional scales. We formulate the land surface forecasting task as a strongly guided video prediction task where the objective is to forecast the vegetation developing at very fine resolution using topography and weather variables to guide the prediction. We use a Convolutional LSTM (ConvLSTM) architecture to address this task and predict changes in the vegetation state in Africa using Sentinel-2 satellite NDVI, having ERA5 weather reanalysis, SMAP satellite measurements, and topography (DEM of SRTMv4.1) as variables to guide the prediction. Ours results highlight how ConvLSTM models can not only forecast the seasonal evolution of NDVI at high resolution, but also the differential impacts of weather anomalies over the baselines. The model is able to predict different vegetation types, even those with very high NDVI variability during target length, which is promising to support anticipatory actions in the context of drought-related disasters.