کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
5450811 1513068 2017 14 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Multi-site solar power forecasting using gradient boosted regression trees
ترجمه فارسی عنوان
پیش بینی قدرت خورشیدی چند سایت با استفاده از گرادیان درختان رگرسیون افزایش یافته است
کلمات کلیدی
پیش بینی قدرت خورشیدی، پیش بینی چند سایت، پیش بینی اسپتیو - زمانی، درختان رگرسیون، تقویت گرادیان، فراگیری ماشین،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی انرژی انرژی های تجدید پذیر، توسعه پایدار و محیط زیست
چکیده انگلیسی
The challenges to optimally utilize weather dependent renewable energy sources call for powerful tools for forecasting. This paper presents a non-parametric machine learning approach used for multi-site prediction of solar power generation on a forecast horizon of one to six hours. Historical power generation and relevant meteorological variables related to 42 individual PV rooftop installations are used to train a gradient boosted regression tree (GBRT) model. When compared to single-site linear autoregressive and variations of GBRT models the multi-site model shows competitive results in terms of root mean squared error on all forecast horizons. The predictive performance and the simplicity of the model setup make the boosted tree model a simple and attractive compliment to conventional forecasting techniques.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Solar Energy - Volume 150, 1 July 2017, Pages 423-436
نویسندگان
, , , ,