論文の概要: Prediction of Solar Radiation Using Artificial Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.02573v1
• Date: Thu, 1 Apr 2021 20:41:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-05 21:52:10.024537
• Title: Prediction of Solar Radiation Using Artificial Neural Network
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いた太陽放射の予測
• Authors: Shahriar Rahman, Shazzadur Rahman and A K M Bahalul Haque
• Abstract要約: 本稿では,太陽放射の時間的活動を予測するアルゴリズムを提案する。 データセットは、空気の温度、時間、湿度、風速、気圧、風向き、太陽放射データで構成されている。 教師付き学習データを通じてパターンを解釈できるシステムを構築するために、2つのモデルを作成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Most solar applications and systems can be reliably used to generate electricity and power in many homes and offices. Recently, there is an increase in many solar required systems that can be found not only in electricity generation but other applications such as solar distillation, water heating, heating of buildings, meteorology and producing solar conversion energy. Prediction of solar radiation is very significant in order to accomplish the previously mentioned objectives. In this paper, the main target is to present an algorithm that can be used to predict an hourly activity of solar radiation. Using a dataset that consists of temperature of air, time, humidity, wind speed, atmospheric pressure, direction of wind and solar radiation data, an Artificial Neural Network (ANN) model is constructed to effectively forecast solar radiation using the available weather forecast data. Two models are created to efficiently create a system capable of interpreting patterns through supervised learning data and predict the correct amount of radiation present in the atmosphere. The results of the two statistical indicators: Mean Absolute Error (MAE) and Mean Squared Error (MSE) are performed and compared with observed and predicted data. These two models were able to generate efficient predictions with sufficient performance accuracy.
• Abstract（参考訳）: ほとんどのソーラーアプリケーションやシステムは、多くの住宅やオフィスで電力と電力を確実に生成するために使用することができる。 近年, 発電だけでなく, 太陽光蒸留, 水暖房, 建物の暖房, 気象学, 太陽変換エネルギーなどの応用分野においても, 太陽エネルギーの需要が高まっている。 前述の目的を達成するために、太陽放射の予測は非常に重要である。 本稿では,太陽放射の時間的活動を予測するアルゴリズムを提案する。 大気温度、時間、湿度、風速、気圧、風向、太陽放射データからなるデータセットを用いて、ニューラルネットワーク(ANN)モデルを構築し、利用可能な天気予報データを用いて太陽放射を効果的に予測する。 2つのモデルが作成され、教師付き学習データを通じてパターンを解釈し、大気中の正確な放射量を予測できるシステムを作成する。 平均絶対誤差(mae)と平均二乗誤差(mse)の2つの統計指標の結果を観測データと予測データと比較した。 これら2つのモデルは、十分な性能精度で効率的な予測を生成することができた。

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