Short-Term Forecasting of Photovoltaic Solar Power Generation Based on Time Series: Application for Ensure the Efficient Operation of the Integrated Energy System of Ukraine

Bosak, Alla; Matushkin, Dmytro; Davydenko, Liudmyla; Kulakovskyi, Leonid; Bronytskyi, Vadym

doi:10.1007/978-3-031-17554-1_8

Power Systems Research and Operation

2022

DOI: 10.1007/978-3-031-17554-1_8

|View full text |Cite

Short-Term Forecasting of Photovoltaic Solar Power Generation Based on Time Series: Application for Ensure the Efficient Operation of the Integrated Energy System of Ukraine

Alla Bosak

Dmytro Matushkin

Liudmyla Davydenko

et al.

Help me understand this report

Search citation statements

Order By: Relevance

Paper Sections

Select...

Citation Types

Supporting

Mentioning

Contrasting

Year Published

2023

Publication Types

Select...

Article1

Relationship

Self Cite0

Independent1

Authors

Journals

Cited by 1 publication

(1 citation statement)

References 23 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Order By: Relevance

“…Introduction. Photovoltaic generation exhibits a rather unstable nature due to its dependence on solar energy, which is influenced by solar radiation and meteorological parameters such as air temperature, humidity, wind speed, etc [1,2]. These destabilizing fluctuations pose significant challenges for the integration of Solar Energy Systems (SES) into the Energy System (ES).…”

mentioning

confidence: 99%

Розробка Графічного Інтерфейсу Для Короткострокового Прогнозування Сонячної Генерації На Основі Глибокого Навчання

Матушкін,

Босак

2023

View full text Add to dashboard Cite

В енергосистемах важливо прогнозувати генерацію сонячної енергії для оптимізації роботи та зменшення впливу невизначеності. Для прогнозування сонячної енергії необхідно прогнозувати сонячне випромінювання, для чого зазвичай потрібні історичні дані про сонячне випромінювання та погодні параметри. Ці дані часто недоступні для домашніх та комерційних сонячних мікромереж. У цьому дослідженні пропонується модель погодинного прогнозування генерації SPP на наступний день, яка не залежить від історичних даних про сонячне випромінювання. Прогнозування виконується за допомогою інструмента глибокого навчання, як-от Long Short-Term Memory (LSTM), а результати подаються в систему на платформі симуляції MATLAB&Simulink. Як платформу симуляції представлено графічний інтерфейс користувача (GUI) в програмному комплексі MATLAB&Simulink для прогнозування погодинної потужності SPP. Ця платформа буде корисним і практичним механізмом для дослідників, які вивчають енергоменеджмент та для прогнозування й планування режимів роботи енергосистеми з відновлюваними джерелами енергії (ВДЕ). У цьому дослідженні виконано прогноз кількості енергії, яка буде згенерована SPP. Розроблений GUI використовувався для прогнозування вихідної потужності SPP протягом тестових днів. Потім отримані прогнозні дані були оцінені за середньо-квадратичною похибкою (RMSE) і середньою абсолютною похибкою (MAE). Результати експериментів показали достатні показники точності. Запропонована модель досягла RMSE у розмірі 0,835 W і MAE у розмірі 0,353 W у деяких наборах даних.

show abstract

mentioning

confidence: 99%

Розробка Графічного Інтерфейсу Для Короткострокового Прогнозування Сонячної Генерації На Основі Глибокого Навчання

Матушкін,

Босак

2023

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.

Contact Info

customersupport@researchsolutions.com

10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614

Henderson, NV 89052, USA

This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.

Blog Terms and Conditions API Terms Privacy Policy Contact Cookie Preferences Do Not Sell or Share My Personal Information

Made with 💙 for researchers

Part of the Research Solutions Family.

Short-Term Forecasting of Photovoltaic Solar Power Generation Based on Time Series: Application for Ensure the Efficient Operation of the Integrated Energy System of Ukraine

Cited by 1 publication

References 23 publications

Розробка Графічного Інтерфейсу Для Короткострокового Прогнозування Сонячної Генерації На Основі Глибокого Навчання

Розробка Графічного Інтерфейсу Для Короткострокового Прогнозування Сонячної Генерації На Основі Глибокого Навчання

Contact Info

Product

Resources

About