Перевод названия: КРАТКОСРОЧНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СОЛНЕЧНОЙ ЭНЕРГИИ МЕТОДАМИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА
Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2015
Ключевые слова: artificial neural networks, support vector machine, decision trees, Solar Energy, forecasting, искусственные нейронные сети, метод опорных векторов, деревья решений, солнечная энергетика, прогнозирование
Аннотация: Nowadays many countries are switching to use of alternative energy sources. Solar energy is relatively new and one of the most perspective ways of electricity generation. However changeability of the incoming solar radiation to the surface and strong dependence on weather conditions make this way less attractive. Therefore the probПоказать полностьюlem of short-term forecasting of solar power based on the weather forecast is important. It this paper the following methods of data mining were implemented: artificial neural networks (ANN), support vector machine (SVM) and decision trees. В современном мире многие страны переходят на использование альтернативных источников энергии. Солнечная энергетика является относительно новым и одним из наиболее перспективных способов производства электроэнергии. Однако непостоянность поступления солнечного излучения на поверхность, а также сильная зависимость от погодных условий, делают данный способ менее привлекательным. Поэтому актуальна задача краткосрочного прогнозирования вырабатываемой энергии, основанная на прогнозе погоды. В данной работе применялись следующие методы анализа данных: искусственные нейронные сети, метод опорных векторов, деревья решений.
Журнал: Молодежь. Общество. Современная наука, техника и инновации
Выпуск журнала: № 14
Номера страниц: 219-221
Место издания: Красноярск
Издатель: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева"