Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/57043
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorDinh Van Taien
dc.date.accessioned2019-11-29T05:21:24Z-
dc.date.available2019-11-29T05:21:24Z-
dc.date.issued2019-
dc.identifier.citationDinh Van Tai. Solar photovoltaic power output forecasting using machine learning technique / Dinh Van Tai // Journal of Physics: Conference Series. — 2019. — Vol. 1327 : Innovations in Non-Destructive Testing (SibTest 2019) : V International Conference, 26–28 June 2019, Yekaterinburg, Russia : [proceedings]. — [012051, 5 р.].en
dc.identifier.urihttp://earchive.tpu.ru/handle/11683/57043-
dc.description.abstractPhotovoltaic (PV) systems are used around the world to generate solar power. Solar power sources are irregular in nature due to the output power of PV systems being intermittent and depending greatly on environmental factors. These factors include, but are not limited to, irradiance, humidity, PV surface temperature, speed of the wind. Due to uncertainties in the photovoltaic generation, it is critical to precisely envisage the solar power generation. Solar power forecasting is necessary for supply and demand planning in an electric grid. This prediction is highly complex and challenging as solar power generation is weather-dependent and uncontrollable. This paper describes the effects of various environmental parameters on the PV system output. Prediction models based on Artificial Neural Networks (ANN) and regression models are evaluated for selective factors. The selection is done by using the correlation-based feature selection (CSF) and ReliefF techniques. The ANN model outperforms all other techniques that were discussed.en
dc.language.isoenen
dc.publisherIOP Publishingen
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen
dc.subjectпрогнозированиеru
dc.subjectсолнечная энергияru
dc.subjectисточники энергииru
dc.subjectфотоэлектрические системыru
dc.subjectмашинное обучениеru
dc.subjectокружающая средаru
dc.subjectискусственные нейронные сетиru
dc.titleSolar photovoltaic power output forecasting using machine learning techniqueen
dc.typeConference Paperen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferencePaperen
dcterms.audienceResearchesen
local.description.firstpage12051-
local.filepathhttps://doi.org/10.1088/1742-6596/1327/1/012051-
local.identifier.bibrecRU\TPU\network\31639-
local.localtypeДокладru
local.volume13272019-
local.conference.nameInnovations in Non-Destructive Testing (SibTest 2019)-
local.conference.date2019-
dc.identifier.doi10.1088/1742-6596/1327/1/012051-
Располагается в коллекциях:Материалы конференций

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
doi.org-10.1088-1742-6596-1327-1-012051.pdf732,5 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.