Prevedere la produzione di un impianto fotovoltaico
Applicazione delle reti neurali artificiali
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Gli attori del mercato dell'energia (investitori, produttori di energia, operatori di rete, consumatori, ecc.) stanno affrontando sfide potenziali come la crescente domanda di energia, nuovi modelli di consumo energetico, l'integrazione di fonti di energia rinnovabile (intermittente) nelle reti elettriche e l'evoluzione delle reti elettriche.Questo libro studia la possibilità di prevedere la produzione di un impianto fotovoltaico autoconsumante mediante reti neurali artificiali. Abbiamo confrontato due architetture di reti neurali (looped e unlooped) rispetto alla regressione multivariata al ...
Gli attori del mercato dell'energia (investitori, produttori di energia, operatori di rete, consumatori, ecc.) stanno affrontando sfide potenziali come la crescente domanda di energia, nuovi modelli di consumo energetico, l'integrazione di fonti di energia rinnovabile (intermittente) nelle reti elettriche e l'evoluzione delle reti elettriche.Questo libro studia la possibilità di prevedere la produzione di un impianto fotovoltaico autoconsumante mediante reti neurali artificiali. Abbiamo confrontato due architetture di reti neurali (looped e unlooped) rispetto alla regressione multivariata al fine di avere uno strumento efficiente e affidabile per prevedere la produzione di un impianto fotovoltaico basato su dati meteorologici (sole e temperatura ambiente).Per fare ciò, abbiamo usato i dati di monitoraggio di un impianto per un periodo di 72 giorni per costruire, addestrare e testare due topologie di reti neurali (looped e unlooped) che sono addestrate con l'algoritmo Levenberg-Marquardt.
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