論文の概要: Solar Radiation Prediction in the UTEQ based on Machine Learning Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.17659v1
• Date: Fri, 29 Dec 2023 15:54:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-02 09:20:23.045665
• Title: Solar Radiation Prediction in the UTEQ based on Machine Learning Models
• Title（参考訳）: 機械学習モデルに基づくutqにおける太陽放射予測
• Authors: Jordy Anchundia Troncoso, \'Angel Torres Quijije, Byron Oviedo and Cristian Zambrano-Vega
• Abstract要約: データは、ケヴェド工科大学中央キャンパス(UTEQ)のピラノメーターから得られた。 評価指標としてMean Squared Error(MSE)、Root Mean Squared Error(RMSE)、Mean Absolute Error(MAE)、決定係数(R2$)を比較した。 この研究は、グラディエント・ブースティング・レグレッショナーが優れた性能を示し、Random Forest Regressorがそれに続いたことを明らかにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This research explores the effectiveness of various Machine Learning (ML) models used to predicting solar radiation at the Central Campus of the State Technical University of Quevedo (UTEQ). The data was obtained from a pyranometer, strategically located in a high area of the campus. This instrument continuously recorded solar irradiance data since 2020, offering a comprehensive dataset encompassing various weather conditions and temporal variations. After a correlation analysis, temperature and the time of day were identified as the relevant meteorological variables that influenced the solar irradiance. Different machine learning algorithms such as Linear Regression, K-Nearest Neighbors, Decision Tree, and Gradient Boosting were compared using the evaluation metrics Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), and the Coefficient of Determination ($R^2$). The study revealed that Gradient Boosting Regressor exhibited superior performance, closely followed by the Random Forest Regressor. These models effectively captured the non-linear patterns in solar radiation, as evidenced by their low MSE and high $R^2$ values. With the aim of assess the performance of our ML models, we developed a web-based tool for the Solar Radiation Forecasting in the UTEQ available at http://https://solarradiationforecastinguteq.streamlit.app/. The results obtained demonstrate the effectiveness of our ML models in solar radiation prediction and contribute a practical utility in real-time solar radiation forecasting, aiding in efficient solar energy management.
• Abstract（参考訳）: 本研究は、ケベド国立工科大学(uteq)中央キャンパスにおいて、太陽放射の予測に用いられる様々な機械学習(ml)モデルの有効性を検討するものである。 データはピラノメーターから得られたもので、戦略的にはキャンパスの高所に位置する。 この装置は、2020年以来、太陽放射データを継続的に記録し、様々な気象条件と時間変動を含む包括的なデータセットを提供する。 相関分析の結果,太陽放射に影響を及ぼす関連する気象変数として,気温と日時が同定された。 評価指標である平均二乗誤差(mse)、根平均二乗誤差(rmse)、平均絶対誤差(mae)、決定係数(r^2$)を用いて、線形回帰、k-ネアレスト近傍、決定木、勾配ブースティングなどの異なる機械学習アルゴリズムを比較した。 研究では、グラディエント・ブースティング・レグレッショナーが優れた性能を示し、Random Forest Regressorがそれに続いた。 これらのモデルは、低いmseと高い$r^2$値で示されるように、太陽放射の非線形パターンを効果的に捉えた。 MLモデルの性能を評価するため、我々はUTEQにおける太陽放射予測のためのWebベースのツールを開発した。 その結果,日射予測におけるMLモデルの有効性を実証し,太陽エネルギーの効率的な管理を支援するリアルタイム日射予測における実用的有用性を示した。

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