Vorhersage der Globalen Sonnenstrahlung
Durch Künstliche Neuronale NetzwerkeFallstudie: Die Stadt Er-Rachidia, Marokko
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Dieses Buch zielt auf die Entwicklung eines neuen Modells zur Präversion von RSG auf der Grundlage von Deep Learning ab. Dieser Ansatz wird in der Lage sein, die Vorhersagegenauigkeit von RSG-Daten zu steigern. In der Folge verwaltet der vorliegende vorgeschlagene Algorithmus die Dynamik unserer gezielten Wetterkomponente effizient, indem er ein rekursives und dynamisches Modell namens LSTM Neuronales Netz mit einem autoregressiven Prozess integriert. Die Rohdaten, die für das Training dieses Modells zur Verfügung stehen, werden in zwei Sätze aufgeteilt, wobei der erste Satz für die Train...
Dieses Buch zielt auf die Entwicklung eines neuen Modells zur Präversion von RSG auf der Grundlage von Deep Learning ab. Dieser Ansatz wird in der Lage sein, die Vorhersagegenauigkeit von RSG-Daten zu steigern. In der Folge verwaltet der vorliegende vorgeschlagene Algorithmus die Dynamik unserer gezielten Wetterkomponente effizient, indem er ein rekursives und dynamisches Modell namens LSTM Neuronales Netz mit einem autoregressiven Prozess integriert. Die Rohdaten, die für das Training dieses Modells zur Verfügung stehen, werden in zwei Sätze aufgeteilt, wobei der erste Satz für die Trainingsphase verwendet wird, während der zweite Satz für den Test reserviert ist. Das spezifische Ziel ist es, genaue halbstündliche RSG-Prognosen für die Stadt Er-Rachidia, MAROKKO (Breitengrad: 31°55'53 N; Längengrad: 4°25'35 W; Höhe: 1039 m) zu generieren, während ein leistungsstarker Lernalgorithmus namens Adam verwendet wird. Die in dieser Studie ermittelten Indizes und Ergebnisse zeigen, dassdieses Modell robust und vertrauenswürdig ist und den Stromnetzbetreibern zuverlässige Prognosen für ein besseres Management der Solarenergie- und Stromversorgungssysteme liefern kann.
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