論文の概要: Computational Solar Energy -- Ensemble Learning Methods for Prediction
of Solar Power Generation based on Meteorological Parameters in Eastern India
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.10159v1
- Date: Sat, 21 Jan 2023 19:16:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-25 12:58:36.955948
- Title: Computational Solar Energy -- Ensemble Learning Methods for Prediction
of Solar Power Generation based on Meteorological Parameters in Eastern India
- Title（参考訳）: 計算型太陽エネルギー-東インドにおける気象パラメータに基づく太陽光発電予測のための集合学習手法
- Authors: Debojyoti Chakraborty, Jayeeta Mondal, Hrishav Bakul Barua, Ankur
Bhattacharjee
- Abstract要約: 特定の地理的位置に対して太陽光発電(PV)発電量を推定することが重要である。
本稿では,太陽PV発電における気象パラメータの影響を,Bagging,Boosting,Stacking,VottingなどのEnsemble ML(EML)モデルを用いて推定する。
その結果,スタックモデルと投票モデルでは,約96%の予測精度が得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The challenges in applications of solar energy lies in its intermittency and
dependency on meteorological parameters such as; solar radiation, ambient
temperature, rainfall, wind-speed etc., and many other physical parameters like
dust accumulation etc. Hence, it is important to estimate the amount of solar
photovoltaic (PV) power generation for a specific geographical location.
Machine learning (ML) models have gained importance and are widely used for
prediction of solar power plant performance. In this paper, the impact of
weather parameters on solar PV power generation is estimated by several
Ensemble ML (EML) models like Bagging, Boosting, Stacking, and Voting for the
first time. The performance of chosen ML algorithms is validated by field
dataset of a 10kWp solar PV power plant in Eastern India region. Furthermore, a
complete test-bed framework has been designed for data mining as well as to
select appropriate learning models. It also supports feature selection and
reduction for dataset to reduce space and time complexity of the learning
models. The results demonstrate greater prediction accuracy of around 96% for
Stacking and Voting EML models. The proposed work is a generalized one and can
be very useful for predicting the performance of large-scale solar PV power
plants also.
- Abstract（参考訳）: 太陽エネルギーの応用における課題は、その間欠性と、太陽放射、環境温度、降雨、風速などの気象パラメータ、および塵の蓄積など多くの物理的パラメータに依存することである。
したがって、特定の地理的位置に対して太陽光発電(PV)発電量を推定することが重要である。
機械学習(ML)モデルの重要性が高まり、太陽光発電プラントの性能予測に広く利用されている。
本稿では,太陽PV発電における気象パラメータの影響を,バッギング,ブースティング,スタッキング,ボーティングといったいくつかのエンサンブルML(EML)モデルによって初めて推定する。
選択したMLアルゴリズムの性能は、東インド地域の10kWp太陽PV発電所のフィールドデータセットにより検証される。
さらに、データマイニングと適切な学習モデルの選択のために、完全なテストベッドフレームワークが設計されている。
また、学習モデルの時間と時間の複雑さを減らすためにデータセットの機能選択と削減もサポートする。
その結果,スタックおよび投票型EMLモデルでは,約96%の予測精度が得られた。
提案した研究は一般化されたものであり、大規模太陽光発電プラントの性能予測にも非常に有用である。
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