Нейросетевое  прогнозирование  генерации  электроэнергии солнечными панелями

Степанов, С. М.; Искра, Н. А.; Stepanov, S. M.; Iskra, N. A.

Нейросетевое прогнозирование генерации электроэнергии солнечными панелями

Степанов, С. М., Искра, Н. А., Stepanov, S. M., Iskra, N. A.

Дата публикации: 2018

Дата публикации в реестре: 2021-08-05T17:40:48Z

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. The main purpose of this paper is analysis of various regression methods application on quality of short-term solar PV forecasting. Multilayer perceptron and decision trees were chosen in order to solve prediction problem. Real historical data on solar PV forecasting are used as experimental datasets. The best coefficient of determination was 0.94.