論文の概要: Location-aware green energy availability forecasting for multiple time frames in smart buildings: The case of Estonia

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.01619v1
• Date: Tue, 4 Oct 2022 14:02:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 15:53:07.233914
• Title: Location-aware green energy availability forecasting for multiple time frames in smart buildings: The case of Estonia
• Title（参考訳）: スマートビルにおける複数時間枠の場所認識型グリーンエネルギー利用予測:エストニアの場合
• Authors: Mehdi Hatamian, Bivas Panigrahi, Chinmaya Kumar Dehury
• Abstract要約: 本研究の目的は、異なる機械学習モデルを用いて、天気と派生した特徴に基づいてPVシステムの出力パワーを予測することである。 目的は、データを調べて出力パワーを正確に予測する最適なモデルを得ることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5156484100374058
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Renewable Energies (RE) have gained more attention in recent years since they offer clean and sustainable energy. One of the major sustainable development goals (SDG-7) set by the United Nations (UN) is to achieve affordable and clean energy for everyone. Among the world's all renewable resources, solar energy is considered as the most abundant and can certainly fulfill the target of SDGs. Solar energy is converted into electrical energy through Photovoltaic (PV) panels with no greenhouse gas emissions. However, power generated by PV panels is highly dependent on solar radiation received at a particular location over a given time period. Therefore, it is challenging to forecast the amount of PV output power. Predicting the output power of PV systems is essential since several public or private institutes generate such green energy, and need to maintain the balance between demand and supply. This research aims to forecast PV system output power based on weather and derived features using different machine learning models. The objective is to obtain the best-fitting model to precisely predict output power by inspecting the data. Moreover, different performance metrics are used to compare and evaluate the accuracy under different machine learning models such as random forest, XGBoost, KNN, etc.
• Abstract（参考訳）: 再生可能エネルギー(RE)はクリーンで持続可能なエネルギーを提供しており、近年注目を集めている。 国連(UN)が設定した持続可能な開発目標(SDG-7)の1つは、誰でも安価でクリーンなエネルギーを達成することである。 世界の再生可能資源の中では、太陽エネルギーが最も豊富であり、SDGの目標を確実に満たすことができる。 太陽エネルギーは、温室効果ガスを放出しない太陽光発電パネルを通じて電気エネルギーに変換される。 しかし、PVパネルによって発電される電力は、特定の時間にわたって特定の場所で受信された太陽放射に大きく依存する。 したがって、PV出力の量を予測することは困難である。 いくつかの公共機関や民間機関がこのようなグリーンエネルギーを生成し、需要と供給のバランスを維持する必要があるため、PVシステムの出力パワーの予測は不可欠である。 本研究の目的は、異なる機械学習モデルを用いて、天気と派生した特徴に基づいてPVシステムの出力パワーを予測することである。 目的は、データを調べて出力パワーを正確に予測する最適なモデルを得ることである。 さらに、ランダムフォレスト、xgboost、knなどの異なる機械学習モデル下での精度を比較するために、異なるパフォーマンスメトリクスが使用される。

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