Jun, 2024

利用卫星数据在尼泊尔不同地区进行太阳能供电预测

PDF
TL;DR该研究利用替代气象参数预测尼泊尔潜在站点的太阳辐射，使用包括 CERES SYN1deg 和 MERRA-2 的近十年数据集，采用随机森林、XGBoost、K - 最近邻、LSTM 和 ANN-MLP 等机器学习模型，结果显示这些模型在预测太阳辐射方面具有高准确性，通过分析参数整合可显著提高预测准确性，并且神经网络模型表现出最佳性能。
solar irradiancenepalmachine learning modelsmeteorological parametersartificial neural network
发现论文，激发创造
  • 基于机器学习模型的 UTEQ 太阳辐射预测

    本研究旨在探索不同机器学习模型在预测 State Technical University of Quevedo 中心校区太阳辐射方面的有效性，并通过开发基于网络的工具展示该模型在实时太阳辐射预测中的实用性，为高效太阳能管理提供贡献。

    Dec, 2023

  • 智能电网中太阳辐射预测的机器学习算法比较分析

    利用机器学习算法如随机森林、极端梯度提升、轻量级梯度提升机、CatBoost 和多层感知器人工神经网络来预测太阳辐照度，并通过特征选择进一步提高预测性能。

    Oct, 2023

  • 无关位置的无源域自适应学习预测太阳能发电

    提出了一个基于领域自适应深度学习的框架来估计太阳能发电量，该框架利用天气特征来解决太阳能发电预测中的挑战。该方法在计算速度、存储效率和改善预测准确性方面在加利福尼亚（CA）、佛罗里达（FL）和纽约（NY）等地的太阳能发电预测中显示出明显优势。

    Jan, 2024

  • 基于天空成像的太阳辐照度预测与机器学习

    本文提出了一种新的方法，通过从天空图像中提取特征并使用基于学习的技术来估计短期太阳辐照度，实现了对可再生能源的预测，该方法在计算复杂性方面比现有的算法具有更高的竞争力。

    Oct, 2023

  • Omnivision 预测：将卫星观测和天空图像相结合，以提高小时内太阳能预测的准确性

    通过整合来自全天候摄像头和卫星观测的云覆盖率补充信息，本研究利用机器学习将两种信息融合起来，提高了日照预报的准确性。结果表明，混合模型对于晴朗天气的预测效果更好，同时也提高了更长期的预测能力。

    Jun, 2022

  • 短期太阳辐照度预测在数据传输约束下的应用

    通过降维天空相机图像的标量特征以满足数据传输限制，我们提出了一种用于太阳辐照短期预测的数据简化机器学习模型。经过受控理论的启发，我们使用噪声输入反映未测量的变量，并证明其显著提高了模型的预测能力。利用来自 NREL Solar Radiation Research Laboratory 的五年数据，我们创建了三个滚动训练验证集，确定了时间的最佳表示形式、输入测量的最佳跨度以及最具影响力的模型输入数据（特征）。在选择的测试数据上，与云量持续模型的基准值 134.35 $W/m^2$ 相比，该模型实现了 74.34 $W/m^2$ 的平均绝对误差。

    Mar, 2024

  • 卷积神经网络应用于天空图像，用于短期太阳辐射预测

    本文介绍了使用深度卷积神经网络预测太阳能辐射强度的初步结果，并探讨了训练算法的图像识别技术，和利用过去相同日期数据进行训练以提高短期预测技能的方法。

    May, 2020

  • 如何利用时空上下文丰富日前太阳辐照预测

    本文采用深度学习，设计了一个利用卫星数据的时空上下文来高精度预测全球水平辐照度（GHI）的天际时间序列预测模型，并提出了一种预测不确定性分布的方法。作者通过将特别困难的日子（在这项研究中特别是经历变化多端的多云天）与简单的日子分开来评估模型性能，提出了一种测试方案。同时，作者还提出了一个新的多模态数据集，收集了来自多个地理位置不同的太阳能站的太阳能辐射和其他相关物理变量的卫星图像和时间序列。该方法在太阳辐照度预测中表现出鲁棒性，包括在未观测到的太阳能站进行零样本推广测试，并极有潜力促进太阳能与电网的有效整合。

    Jun, 2023

  • 利用太阳风数据预测地球有影响事件并通过机器学习方法评估最具预测能力的特征

    利用机器学习技术预测地磁扰动，采用适用于长时间序列分析的长短时记忆循环神经网络 (LSTM)，通过对在 L$1$ 点获取的太阳风等离子体和磁场的现场测量数据进行研究，使用二元分类方式预测 SYM-H 地磁活动指数在 - 50 nT 的阈值以下一小时的降低，从而指示磁层的扰动。同时考虑到强烈的时间变化特征，采用适当的损失函数来解决类别不平衡的问题，并使用加权技能评分方法来评估预测结果。首次考虑太阳暴和磁旋的内容以及它们的能量特征，通过相关性驱动的特征选择方法对神经网络预测模型中最相关的特征进行排序，同时展示了所采用的神经网络在准确预测地磁风暴的发生时起到的关键性作用，这对于在实际操作环境中给出真实预警至关重要。

    Mar, 2024

  • 利用深度学习结合多地区数据进行基于天空图像的太阳能预测：是在本地、全球或通过迁移学习进行模型训练？

    本文利用三个异构数据集探索了太阳能预测模型的三种不同训练策略，并比较了局部模型和全局模型的性能，结果表明预训练模型在少量训练数据下可以优于其他两种策略。

    Nov, 2022