کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
5450560 | 1513060 | 2017 | 15 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Minimum redundancy - Maximum relevance with extreme learning machines for global solar radiation forecasting: Toward an optimized dimensionality reduction for solar time series
ترجمه فارسی عنوان
حداقل بارندگی - حداکثر ارتباط با دستگاه های یادگیری افراطی برای پیش بینی تابش خورشیدی جهانی: برای کاهش اندازه بهینه شده برای سری زمانی خورشیدی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
تابش جهانی، اطلاعات متقابل، حداقل بارندگی - حداکثر ارتباط، انتخاب رو به جلو، دستگاه یادگیری شدید سری زمانی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی انرژی
انرژی های تجدید پذیر، توسعه پایدار و محیط زیست
چکیده انگلیسی
Solar energy is expected to provide a major contribution to the future global energy supply, while helping the transition toward a carbon-free economy. Because of its variable character, its efficient use will necessitate trustworthy forecast information of its availability in a variety of spatial and time scales, depending on application. This study proposes a new forecasting approach for irradiance time series that combines mutual information measures and an Extreme Learning Machine (ELM). The method is referred to as Minimum Redundancy - Maximum Relevance (MRMR). To assess the proposed approach, its performance is evaluated against four scenarios: long window (latest 50 variables), short window (latest 5 variables), standard Principal Components Analysis (PCA) and clear-sky model. All these scenarios are applied to three typical forecasting horizons (15-min ahead, 1-h ahead and 24-h ahead). Based on measured irradiance data from 20 sites representing a variety of climates, the test results reveal that the selection of a good set of relevant variables positively impacts the forecasting performance of global solar radiation. The present findings show that the proposed approach is able to improve the accuracy of solar irradiance forecasting compared to other proposed scenarios.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Solar Energy - Volume 158, December 2017, Pages 595-609
Journal: Solar Energy - Volume 158, December 2017, Pages 595-609
نویسندگان
Hassen Bouzgou, Christian A. Gueymard,