論文の概要: Comparative Analysis of Machine Learning Algorithms for Solar Irradiance Forecasting in Smart Grids

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13791v1
• Date: Fri, 20 Oct 2023 19:52:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 05:18:44.952850
• Title: Comparative Analysis of Machine Learning Algorithms for Solar Irradiance Forecasting in Smart Grids
• Title（参考訳）: スマートグリッドにおける太陽照度予測のための機械学習アルゴリズムの比較解析
• Authors: Saman Soleymani and Shima Mohammadzadeh
• Abstract要約: 本研究では,ランダムフォレスト,エクストリームグラディエントブースティング(XGBoost),ライトグラディエントブーストマシン(ライトGBM)アンサンブル,キャットブースト,マルチレイヤパーセプトロンニューラルネットワーク(MLP-ANN)などの次世代機械学習アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The increasing global demand for clean and environmentally friendly energy resources has caused increased interest in harnessing solar power through photovoltaic (PV) systems for smart grids and homes. However, the inherent unpredictability of PV generation poses problems associated with smart grid planning and management, energy trading and market participation, demand response, reliability, etc. Therefore, solar irradiance forecasting is essential for optimizing PV system utilization. This study proposes the next-generation machine learning algorithms such as random forests, Extreme Gradient Boosting (XGBoost), Light Gradient Boosted Machine (lightGBM) ensemble, CatBoost, and Multilayer Perceptron Artificial Neural Networks (MLP-ANNs) to forecast solar irradiance. Besides, Bayesian optimization is applied to hyperparameter tuning. Unlike tree-based ensemble algorithms that select the features intrinsically, MLP-ANN needs feature selection as a separate step. The simulation results indicate that the performance of the MLP-ANNs improves when feature selection is applied. Besides, the random forest outperforms the other learning algorithms.
• Abstract（参考訳）: クリーンで環境に優しいエネルギー資源に対する世界的な需要の増加は、スマートグリッドや家庭のための太陽光発電(PV)システムによる太陽光発電への関心を高めている。 しかし、PV生成の本質的な予測不能は、スマートグリッドの計画と管理、エネルギートレーディングと市場参加、需要応答、信頼性などに関連する問題を引き起こす。 したがって、太陽光発電システム利用の最適化には日射量予測が不可欠である。 本研究では,ランダムフォレスト,エクストリームグラディエントブースティング(XGBoost),ライトグラディエントブーストマシン(ライトGBM)アンサンブル,キャットブースト,多層パーセプトロンニューラルネットワーク(MLP-ANN)などの次世代機械学習アルゴリズムを提案する。 さらに、ハイパパラメータチューニングにもベイズ最適化を適用する。 本質的に機能を選択するツリーベースのアンサンブルアルゴリズムとは異なり、MLP-ANNは別のステップとして機能選択を必要とする。 シミュレーションの結果,MLP-ANNの性能は特徴選択の適用により向上することが示された。 さらに、ランダムフォレストは他の学習アルゴリズムよりも優れています。

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