НЕЙРОСЕТЕВОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ГЕНЕРАЦИИ ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ СОЛНЕЧНЫМИ ПАНЕЛЯМИ
Аннотация
Предметом исследования данной статьи является анализ влияния применения различных методов регрессии на качество краткосрочного предсказания генерации электрической энергии солнечными панелями. Для решения задачи предсказания выбраны многослойный персептрон и деревья принятия решений. При постановке эксперимента используются реальные данные о генерации электрической энергии. Наилучший показатель коэффициента детерминации составил 0,94.
Ключевые слова
солнечная энергия,
модель предсказания,
регрессия,
многослойный персептрон,
деревья принятия решений
Об авторах
С. М. Степанов
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники
Беларусь
Беларусь
Н. А. Искра
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники
Беларусь
Беларусь
Список литературы
1. Huang R., Huang T., Gadh R. Solar Generation Prediction using the ARMA Model in a Laboratory-level Micro-grid // IEEE Third International Conference on Smart Grid Communications. 2012. P. 528-533.
2. Bacher P. Short-term Solar Power Forecasting // Technical University of Denmark. 2008. P. 109.
3. Leung I.J.H., Jordan J.E. Image processing for weather satellite cloud segmentation // Electrical and Computer Engineering. 1996. P. 953-956.
4. Fine-grained photovoltaic output prediction using Bayesian Ensemble / Prithwish Chakraborty [et al.] // AAAI. 2012. P. 7.
5. Хайкин С. Нейронные сети. Полный курс. М.: Вильямс, 2006. 1104 с.
6. Tom M.M. Machine Learning. Boston, Massachusetts, 1997. 52 p.
7. Patrick K.W., Sonja S.T. A practical introduction to econometric methods: classical and modern. University of the West Indies Press, 2002. 307 p.
8. Anaconda [Электронный ресурс]. - URL: https://www.anaconda.com (дата обращения: 01.12.2017).
9. Diederik P.K., Jimmy B.A. A method of stochastic optimization // 3rd ICLR. San Diego, 2015. P. 15.
10. Friedman J.H. Greedy Function Approximation: A Gradient boosting machine // IMS Reitz Lecture. 1999. P. 44.
Рецензия
Для цитирования:
Степанов С.М., Искра Н.А. НЕЙРОСЕТЕВОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ГЕНЕРАЦИИ ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ СОЛНЕЧНЫМИ ПАНЕЛЯМИ. Доклады БГУИР. 2018;(3):26-31.
For citation:
Stepanov S.M., Iskra N.A. Neural network forecasting of energy generation by solar panels. Doklady BGUIR. 2018;(3):26-31. (In Russ.)
Просмотров: 236
Послать статью по эл. почте 