Wind speed prediction and energy estimation using the SARIMA method in Banyumas Regency

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

🔬研究者:Renewable energy modelers may find the SARIMA application and grid-search approach useful for wind prediction in data-sparse regions.

🏛政策担当者:Local policymakers in Indonesia may reference the feasibility of small-scale wind turbines for rural electrification.

バニュマス県の電力消費量は著しい増加傾向を示しており、様々な部門におけるエネルギー需要の高まりを示している。化石燃料への依存は、環境汚染、資源の制約、価格変動などの課題をもたらしている。戦略的解決策として、新再生可能エネルギー、特に風力エネルギーの開発は、エネルギー自立と環境持続可能性を達成する上で極めて重要である。本研究は、バニュマス県における風速を分析・予測し、住宅規模の風力タービンが生み出すことができる潜在的な発電量を計算することを目的とする。使用される方法は、季節自己回帰和分移動平均（SARIMA）である。本研究では、これを機械学習フレームワーク内で適用し、ハイパーパラメータ調整にグリッドサーチを用いて、NASA POWERの過去データから風速を正確に予測する。結果は、SARIMA (1, 0, 0)×(0, 1, 1, 52) モデルが最適な予測精度を持つ最適モデルであることを示しており、これは二乗平均平方根誤差（RMSE）の値0.516 m/sと平均絶対誤差（MAE）の0.441 m/sによって実証されている。このモデルに基づき、今後3か月間の予測平均風速は3.41 m/sであり、1日あたりの平均発電量は1.44 kWhを生み出す可能性がある。これらの結果は、バニュマス県が家庭用エネルギー需要や公共街路灯を支えるための小規模風力発電所の開発において有望な可能性を有することを示している。

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。

Electricity consumption in Banyumas Regency shows a significant upward trend, indicating growing energy needs across various sectors. Dependence on fossil fuels poses challenges, including environmental pollution, limited resources, and price fluctuations. As a strategic solution, developing new and renewable energy, especially wind energy, is crucial to achieving energy independence and environmental sustainability. This study aims to analyze and predict wind speed in Banyumas Regency and calculate the potential electricity production that residential-scale wind turbines can generate. The method used is the seasonal auto regressive integrated moving average (SARIMA). This study applies it within a machine learning framework, using a grid search for hyperparameter tuning, to accurately predict wind speed from historical NASA POWER data. The results show that the SARIMA (1, 0, 0)×(0, 1, 1, 52) model is the optimal model with the best prediction accuracy, as evidenced by the root mean squared error (RMSE) value of 0.516 m/s and the mean absolute error (MAE) of 0.441 m/s. Based on the model, the predicted average wind speed for the next three months is 3.41 m/s, potentially generating an average daily electricity output of 1.44 kWh. These results indicate that Banyumas Regency has promising potential for the development of small-scale wind power plants to support household energy needs or public street lighting.

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