کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
299854 | 512446 | 2016 | 12 صفحه PDF | دانلود رایگان |
کلمات کلیدی
1.مقدمه
2. پلت فرم پیش بینی تابش خورشیدی
شکل 1: پلت فرم پیش بینی وضع آب و هوا
3.داده های BOM
4- الگوریتم پیش بینی تابش خورشیدی کوتاه مدت براساس داده های BOM
4-1 پیش بینی بر اساس مدل پنهان مارکوف
4-1-1 مدل مخفی مارکف
شکل 2 : نمونه ای از داده های BOM
شکل 3: نمونه ای از داده های تابش
4-1-2 مدل مخفی مارکوف برای پیش بینی تابش خورشید
شکل 4: نمونه ای از HMM با پنج سنسور را به عنوان حالت مشاهده (بالای خط چین) و چهار حالت پنهان (زیر خط چین) نشان می دهد.
شکل 5: پارامترهای پیش بینی
4-2 پیش بینی بر اساس رگرسیون گرادیان تابش با استفاده از SVM
4-2-1 بردار پشتیبان ماشین
شکل 6: حل SVM دسته بندی باینری، جدا کردن گوی های قرمز از آبی. (برای تفسیر رنگها خواننده به نسخه وب این مقاله رجوع نماید.)
شکل 7: SVR فیت شده به لوله ای با شعاع داده های ε و متغیرهای کمکی مثبت
شکل 8: داده های آموزشی برای گراديان رگرسيون تابش.
شکل9: رگرسیون تابش داده های آموزشی
شکل 10. تابش پیش بینی شده بر اساس HMM
4-2-2 رگرسیون تابش خورشیدی با استفاده از SVM
4-2-3پیش بینی تابش خورشیدی بر اساس گرادیان رگرسیون تابش
5- نتایج تجربی
5-1 پیش بینی بر اساس HMM
5-2 پیش بینی بر اساس رگرسیون گرادیان تابش با استفاده از SVM
جدول 1: پیش بینی بر اساس روش HMM با دقت بیش از 90%
5-3 خلاصه مقایسه الگوریتم های پیش بینی رگرسیون HMM و SVM
شکل 11: نتایج پیش بینی تابش بر اساس رگرسیون گرادیان مبتنی بر روش SVM
جدول 2: پیش بینی مبتنی بر روش SVM با دقت بیش از 90%
جدول 3: پیش بینی مبتنی بر روش SVM و HMM با دقت بیش از 90%
6. نتیجه گیری
شکل 12: پیش بینی تابش مبتنی بر روش HMM (چپ) و روش SVM (راست) برای 1 مارس 2012
شکل 13: پیش بینی تابش مبتنی بر روش HMM (چپ) و روش SVM (راست) برای 2 مارس 2012 (کاربر محترم توضیحات نمودارها کاملا با توضیحات نمودار 12 یکسان است)
شکل 14: پیش بینی تابش مبتنی بر روش HMM (چپ) و روش SVM (راست) برای 10 مارس 2012 (کاربر محترم توضیحات نمودارها کاملا با توضیحات نمودار 12 یکسان است)
• Photovoltaic (PV) generation is an important renewable energy source, and PV systems are proliferating around the world.
• Advanced forecasting, communication and control are needed to provide a firm generation capacity to the electricity market.
• One of the challenges of realizing such a goal is the precise forecasting of the output of individual photovoltaic systems.
• This paper introduces short-term solar irradiance forecasting algorithms based on Hidden Markov Model and SVM regression.
• Our algorithms can precisely predict future 5–30 min solar irradiance under different weather conditions.
Photovoltaic generation of electricity is an important renewable energy source, and large numbers of relatively small photovoltaic systems are proliferating around the world. Today it is widely acknowledged by power producers, utility companies and independent system operators that it is only through advanced forecasting, communications and control that these distributed resources can collectively provide a firm, dispatchable generation capacity to the electricity market. One of the challenges of realizing such a goal is the precise forecasting of the output of individual photovoltaic systems, which is affected by a lot of factors. This paper introduces our short-term solar irradiance forecasting algorithms based on machine learning methodologies, Hidden Markov Model and SVM regression. A series of experimental evaluations are presented to analyze the relative performance of the techniques in order to show the importance of these methodologies. The Matlab interface, the Weather Forecasting Platform, has been used for these evaluations. The experiments are performed using the dataset generated by Australian Bureau of Meteorology. The experimental results show that our machine learning based forecasting algorithms can precisely predict future 5–30 min solar irradiance under different weather conditions.
Journal: Renewable Energy - Volume 90, May 2016, Pages 542–553