論文の概要: Solar Irradiation Forecasting using Genetic Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.13956v1
• Date: Sat, 26 Jun 2021 06:48:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-30 10:39:33.619308
• Title: Solar Irradiation Forecasting using Genetic Algorithms
• Title（参考訳）: 遺伝的アルゴリズムを用いた日射予測
• Authors: V. Gunasekaran, K.K. Kovi, S. Arja and R. Chimata
• Abstract要約: 太陽エネルギーは再生可能エネルギーの最も重要な貢献者の1つである。 電力グリッドの効率的な管理には、高精度な太陽光照射を予測する予測モデルが必要である。 訓練と検証に使用されるデータは、アメリカ合衆国の3つの異なる地理的ステーションから記録されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Renewable energy forecasting is attaining greater importance due to its constant increase in contribution to the electrical power grids. Solar energy is one of the most significant contributors to renewable energy and is dependent on solar irradiation. For the effective management of electrical power grids, forecasting models that predict solar irradiation, with high accuracy, are needed. In the current study, Machine Learning techniques such as Linear Regression, Extreme Gradient Boosting and Genetic Algorithm Optimization are used to forecast solar irradiation. The data used for training and validation is recorded from across three different geographical stations in the United States that are part of the SURFRAD network. A Global Horizontal Index (GHI) is predicted for the models built and compared. Genetic Algorithm Optimization is applied to XGB to further improve the accuracy of solar irradiation prediction.
• Abstract（参考訳）: 再生可能エネルギー予測は電力グリッドへのコントリビューションの継続的な増加により、より重要になっている。 太陽エネルギーは再生可能エネルギーの最も重要な貢献の1つであり、太陽光照射に依存している。 電力グリッドの効率的な管理には、高精度な太陽光照射を予測する予測モデルが必要である。 本研究では, 線形回帰, 極勾配ブースティング, 遺伝的アルゴリズム最適化などの機械学習技術を用いて, 太陽光照射の予測を行う。 トレーニングと検証に使用されるデータは、SURFRADネットワークの一部であるアメリカ合衆国の3つの異なる地理的ステーションから記録される。 GHI(Global Horizontal Index)は、構築および比較されたモデルに対して予測される。 遺伝的アルゴリズム最適化がxgbに適用され、太陽照射予測の精度がさらに向上する。

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