کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4917165 | 1428107 | 2016 | 8 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Prediction of diffuse solar irradiance using machine learning and multivariable regression
ترجمه فارسی عنوان
پیش بینی انتشار تابش خورشید با استفاده از یادگیری ماشین و رگرسیون چند متغیره
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
انرژی خورشیدی، تابش اشباع، درخت رگرسیون افزایش یافته، رگرسیون لجستیک،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی انرژی
مهندسی انرژی و فناوری های برق
چکیده انگلیسی
The paper studies the horizontal global, direct-beam and sky-diffuse solar irradiance data measured in Hong Kong from 2008 to 2013. A machine learning algorithm was employed to predict the horizontal sky-diffuse irradiance and conduct sensitivity analysis for the meteorological variables. Apart from the clearness index (horizontal global/extra atmospheric solar irradiance), we found that predictors including solar altitude, air temperature, cloud cover and visibility are also important in predicting the diffuse component. The mean absolute error (MAE) of the logistic regression using the aforementioned predictors was less than 21.5Â W/m2 and 30Â W/m2 for Hong Kong and Denver, USA, respectively. With the systematic recording of the five variables for more than 35Â years, the proposed model would be appropriate to estimate of long-term diffuse solar radiation, study climate change and develope typical meteorological year in Hong Kong and places with similar climates.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Applied Energy - Volume 181, 1 November 2016, Pages 367-374
Journal: Applied Energy - Volume 181, 1 November 2016, Pages 367-374
نویسندگان
Siwei Lou, Danny H.W. Li, Joseph C. Lam, Wilco W.H. Chan,