کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
5482988 | 1522309 | 2017 | 15 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Identification of relevant input variables for prediction of 1-minute time-step photovoltaic module power using Artificial Neural Network and Multiple Linear Regression Models
ترجمه فارسی عنوان
شناسایی متغیرهای ورودی مربوطه برای پیش بینی 1 دقیقه قدرت ماژول فتوولتائیک گام زمان با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و مدل های رگرسیون خطی چندگانه
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
ماژول فتوولتائیک، پیش بینی قدرت، سیلیکون چندبلژیک، حداکثر قدرت، شبکه های عصبی مصنوعی، رگرسیون خطی چندگانه،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی انرژی
انرژی های تجدید پذیر، توسعه پایدار و محیط زیست
چکیده انگلیسی
In photovoltaic (PV) modules manufacturer provides rating under standard test conditions (STC). But STC hardly occur under outdoor conditions so it is important to investigate PV power by experimental analysis. In this study extensive literature survey of PV module electrical characteristics by conventional methods and ANN techniques are carried out. It is found that experimental analysis of PV modules maximum power under outdoor conditions remains a major research area. For this measurement of 75Â Wp PV module are performed under outdoor conditions at Centre for Energy and Environmental Engineering, National Institute of Technology, Hamirpur, India. To find most influencing variables for PV power prediction, five different sets of parameters are served as inputs to establish five Artificial Neural Network (ANN) models and Multiple Linear Regression (MLR) Models which is novelty of this paper. The results shows that solar radiation and air temperature are found to be most influencing input variables for ANN based prediction of maximum power produced by PV module with mean absolute percentage (MAPE) of 2.15 %. The mean absolute percentage (MAPE) errors for ANN models are found to vary between 2.15 % to 2.55 % whereas for MLR models it varies from 13.04 % to 19.34 %, showing better prediction of ANN models.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Renewable and Sustainable Energy Reviews - Volume 77, September 2017, Pages 955-969
Journal: Renewable and Sustainable Energy Reviews - Volume 77, September 2017, Pages 955-969
نویسندگان
Amit Kumar Yadav, S.S. Chandel,