論文の概要: Solar Power Prediction Using Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07875v1
• Date: Sat, 11 Mar 2023 06:31:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-15 15:03:38.661887
• Title: Solar Power Prediction Using Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習を用いた太陽光発電予測
• Authors: E. Subramanian, M. Mithun Karthik, G Prem Krishna, D. Vaisnav Prasath, V. Sukesh Kumar
• Abstract要約: 本稿では,99%のAUC測定値を用いて,高精度な太陽光発電予測手法を提案する。 このアプローチには、データ収集、前処理、機能選択、モデル選択、トレーニング、評価、デプロイメントが含まれる。 訓練された機械学習モデルは生産環境にデプロイされ、ソーラー発電に関するリアルタイム予測に使用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a machine learning-based approach for predicting solar power generation with high accuracy using a 99% AUC (Area Under the Curve) metric. The approach includes data collection, pre-processing, feature selection, model selection, training, evaluation, and deployment. High-quality data from multiple sources, including weather data, solar irradiance data, and historical solar power generation data, are collected and pre-processed to remove outliers, handle missing values, and normalize the data. Relevant features such as temperature, humidity, wind speed, and solar irradiance are selected for model training. Support Vector Machines (SVM), Random Forest, and Gradient Boosting are used as machine learning algorithms to produce accurate predictions. The models are trained on a large dataset of historical solar power generation data and other relevant features. The performance of the models is evaluated using AUC and other metrics such as precision, recall, and F1-score. The trained machine learning models are then deployed in a production environment, where they can be used to make real-time predictions about solar power generation. The results show that the proposed approach achieves a 99% AUC for solar power generation prediction, which can help energy companies better manage their solar power systems, reduce costs, and improve energy efficiency.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,99%のauc(area under the curve)メトリックを用いた高精度な太陽光発電予測のための機械学習手法を提案する。 このアプローチには、データ収集、前処理、機能選択、モデル選択、トレーニング、評価、デプロイメントが含まれる。 気象データ、太陽放射データ、過去の太陽発電データを含む複数の情報源からの高品質なデータを収集して前処理し、異常値を処理し、データを正規化する。 モデルトレーニングには、温度、湿度、風速、太陽放射などの関連する特徴が選択される。 Support Vector Machines (SVM)、Random Forest、Gradient Boostingは、正確な予測を生成する機械学習アルゴリズムとして使用される。 これらのモデルは、歴史的太陽光発電データやその他の関連する特徴の大規模なデータセットに基づいて訓練されている。 モデルの性能は、AUCや他の精度、リコール、F1スコアなどの指標を用いて評価される。 訓練された機械学習モデルは生産環境にデプロイされ、ソーラー発電に関するリアルタイム予測に使用することができる。 その結果,提案手法は発電予測に99%のaucを達成し,電力会社による太陽光発電システム管理の改善,コスト削減,エネルギー効率の向上が期待できることがわかった。

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