以先进的机器学习技术进行短期和长期太阳辐射预测,在埃及扎法拉纳

科学领域:

• 可再生能源系统可再生能源系统
• 机器学习应用 机器学习应用
• 太阳能发电预测 太阳能发电预测

背景情况:

• 越来越多的可再生能源需求凸显了太阳能发电的重要性.
• 准确的太阳辐射预测对于高效的太阳能生产和管理至关重要.
• 机器学习和深度学习提供了先进的方法来提高太阳能预测的准确性.

研究的目的:

• 为太阳辐射预测提出一个综合框架.
• 为了解决埃及扎法拉纳地区特定的挑战,使用历史的NASA电力项目的数据.
• 为了提高短期和长期太阳辐射预测的准确性.

主要方法:

• 使用单向ANOVA,Boruta和随机森林进行特征选择.
• 实现机器学习 (线性回归,决策树,梯度提升,随机森林) 和深度学习 (CNN,LSTM,CNN-LSTM) 模型.
• 使用R2分数对一天和一个月的预测来评估模型性能.

主要成果:

• 随机森林 (RF) 和梯度增强 (GB) 模型显示出高精度.
• 射频实现了0.9948 (1天) 和0.978 (1个月) 的R2分数.
• 英国获得了0.9724 (1天) 和0.954 (1月) 的R2分数.

结论:

• 拟议的机器学习方法显著提高了太阳辐射预测的准确性.
• 这些方法的性能优于传统的预测技术.
• 该框架显示了优化太阳能能源管理的潜力.