Physics-Informed State Space Models for Reliable Solar Irradiance Forecasting in Off-Grid Systems
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | Abdullah, Mohammed Ezzaldin Babiker |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2026
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Thermodynamic Liquid Manifold Networks: Physics-Bounded Deep Learning for Solar Forecasting in Autonomous Off-Grid Microgrids
von: Abdullah, Mohammed Ezzaldin Babiker
Veröffentlicht: (2026)
von: Abdullah, Mohammed Ezzaldin Babiker
Veröffentlicht: (2026)
Outperforming Self-Attention Mechanisms in Solar Irradiance Forecasting via Physics-Guided Neural Networks
von: Abdullah, Mohammed Ezzaldin Babiker, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Abdullah, Mohammed Ezzaldin Babiker, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Asymmetric-Loss-Guided Hybrid CNN-BiLSTM-Attention Model for Industrial RUL Prediction with Interpretable Failure Heatmaps
von: Abdullah, Mohammed Ezzaldin Babiker
Veröffentlicht: (2026)
von: Abdullah, Mohammed Ezzaldin Babiker
Veröffentlicht: (2026)
Reliable Grid Forecasting: State Space Models for Safety-Critical Energy Systems
von: Hong, Sunki, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Hong, Sunki, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Stable-by-Design Neural Network-Based LPV State-Space Models for System Identification
von: Sertbaş, Ahmet Eren, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sertbaş, Ahmet Eren, et al.
Veröffentlicht: (2025)
On-Meter Graph Machine Learning: A Case Study of PV Power Forecasting for Grid Edge Intelligence
von: Huang, Jian, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Huang, Jian, et al.
Veröffentlicht: (2026)
SOLIS: Physics-Informed Learning of Interpretable Neural Surrogates for Nonlinear Systems
von: Mansur, Murat Furkan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Mansur, Murat Furkan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Naga: Vedic Encoding for Deep State Space Models
von: Schaller, Melanie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Schaller, Melanie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
PowerModelsGAT-AI: Physics-Informed Graph Attention for Multi-System Power Flow with Continual Learning
von: Ezeakunne, Chidozie, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ezeakunne, Chidozie, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Understanding the differences in Foundation Models: Attention, State Space Models, and Recurrent Neural Networks
von: Sieber, Jerome, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sieber, Jerome, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Optimal Power Grid Operations with Foundation Models
von: Puech, Alban, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Puech, Alban, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Multivariate Physics-Informed Convolutional Autoencoder for Anomaly Detection in Power Distribution Systems with High Penetration of DERs
von: Zideh, Mehdi Jabbari, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zideh, Mehdi Jabbari, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Synergies between Federated Foundation Models and Smart Power Grids
von: Hosseinalipour, Seyyedali, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hosseinalipour, Seyyedali, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Conformal Off-Policy Evaluation in Markov Decision Processes
von: Foffano, Daniele, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Foffano, Daniele, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Latency-Aware Deep Learning Benchmark for Real-Time Cyber-Physical Attack and Fault Classification in Inverter-Dominated Power Grids
von: Abukhousa, Emad, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Abukhousa, Emad, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Combining Physics-based and Data-driven Modeling for Building Energy Systems
von: Von Krannichfeldt, Leandro, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Von Krannichfeldt, Leandro, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Multi-Objective Reinforcement Learning for Power Grid Topology Control
von: Lautenbacher, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lautenbacher, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Deep Analysis of Time Series Data for Smart Grid Startup Strategies: A Transformer-LSTM-PSO Model Approach
von: Zhang, Zecheng
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Zecheng
Veröffentlicht: (2024)
A Review of Physics-Informed Machine Learning Methods with Applications to Condition Monitoring and Anomaly Detection
von: Wu, Yuandi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wu, Yuandi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
RL in Latent MDPs is Tractable: Online Guarantees via Off-Policy Evaluation
von: Kwon, Jeongyeol, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kwon, Jeongyeol, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Leveraging the Potential of Novel Data in Power Line Communication of Electricity Grids
von: Balada, Christoph, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Balada, Christoph, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Engineering Hybrid Physics-Informed Neural Networks for Next-Generation Electricity Systems: A State-of-the-Art Review
von: Nyangon, Joseph
Veröffentlicht: (2026)
von: Nyangon, Joseph
Veröffentlicht: (2026)
Input-to-State Stable Coupled Oscillator Networks for Closed-form Model-based Control in Latent Space
von: Stölzle, Maximilian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Stölzle, Maximilian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Imitation Learning for Intra-Day Power Grid Operation through Topology Actions
von: de Jong, Matthijs, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: de Jong, Matthijs, et al.
Veröffentlicht: (2024)
PowerGrow: Feasible Co-Growth of Structures and Dynamics for Power Grid Synthesis
von: He, Xinyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: He, Xinyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Optimizing Power Grid Topologies with Reinforcement Learning: A Survey of Methods and Challenges
von: van der Sar, Erica, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: van der Sar, Erica, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Characterizing State Space Model and Hybrid Language Model Performance with Long Context
von: Mitra, Saptarshi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Mitra, Saptarshi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FaultExplainer: Leveraging Large Language Models for Interpretable Fault Detection and Diagnosis
von: Khan, Abdullah, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Khan, Abdullah, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Operational Wind Speed Forecasts for Chile's Electric Power Sector Using a Hybrid ML Model
von: Suri, Dhruv, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Suri, Dhruv, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Towards Efficient Multi-Objective Optimisation for Real-World Power Grid Topology Control
von: Manyari, Yassine El, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Manyari, Yassine El, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Deep Q-Learning based Smart Scheduling of EVs for Demand Response in Smart Grids
von: Chifu, Viorica Rozina, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chifu, Viorica Rozina, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Physically Plausible Multi-System Trajectory Generation and Symmetry Discovery
von: Liu, Jiayin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Jiayin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Hierarchical Testing with Rabbit Optimization for Industrial Cyber-Physical Systems
von: Hu, Jinwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hu, Jinwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Sample-Efficient Diffusion-based Control of Complex Physics Systems
von: Chen, Hongyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Hongyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Multi-Modal Drift Forecasting of Leeway Objects via Navier-Stokes-Guided CNN and Sequence-to-Sequence Attention-Based Models
von: Adesunkanmi, Rahmat K., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Adesunkanmi, Rahmat K., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Graph Embedding Dynamic Feature-based Supervised Contrastive Learning of Transient Stability for Changing Power Grid Topologies
von: Lv, Zijian, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Lv, Zijian, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Reliability and Effectiveness of Autonomous AI Agents in Supply Chain Management
von: Long, Carol Xuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Long, Carol Xuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Learnable Koopman-Enhanced Transformer-Based Time Series Forecasting with Spectral Control
von: Forootani, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Forootani, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2026)
DIAL: Distribution-Informed Adaptive Learning of Multi-Task Constraints for Safety-Critical Systems
von: Yoo, Se-Wook, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yoo, Se-Wook, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Time-o1: Time-Series Forecasting Needs Transformed Label Alignment
von: Wang, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Thermodynamic Liquid Manifold Networks: Physics-Bounded Deep Learning for Solar Forecasting in Autonomous Off-Grid Microgrids
von: Abdullah, Mohammed Ezzaldin Babiker
Veröffentlicht: (2026) -
Outperforming Self-Attention Mechanisms in Solar Irradiance Forecasting via Physics-Guided Neural Networks
von: Abdullah, Mohammed Ezzaldin Babiker, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Asymmetric-Loss-Guided Hybrid CNN-BiLSTM-Attention Model for Industrial RUL Prediction with Interpretable Failure Heatmaps
von: Abdullah, Mohammed Ezzaldin Babiker
Veröffentlicht: (2026) -
Reliable Grid Forecasting: State Space Models for Safety-Critical Energy Systems
von: Hong, Sunki, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Stable-by-Design Neural Network-Based LPV State-Space Models for System Identification
von: Sertbaş, Ahmet Eren, et al.
Veröffentlicht: (2025)