Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Benamrou, Badr" wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-1 z 1
Tytuł:
A Proposed Model to Forecast Hourly Global Solar Irradiation Based on Satellite Derived Data, Deep Learning and Machine Learning Approaches
Autorzy:
Benamrou, Badr
Ouardouz, Mustapha
Allaouzi, Imane
Ben Ahmed, Mohamed
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/123503.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Ekologicznej
Tematy:
solar energy
forecast
global solar irradiation
satellite-derived data
GHI
deep learning
Opis:
An accurate short-term global solar irradiation (GHI) forecast is essential for integrating the photovoltaic systems into the electricity grid by reducing some of the problems caused by the intermittency of solar energy, including rapid fluctuations in energy, management storage, and the high costs of electricity. In this paper, the authors proposed a new hybrid approach to forecast hourly GHI for the Al-Hoceima city, Morocco. For this purpose, a deep long short-term memory network is trained on a combination of the hourly GHI ground measurements from the meteorological station of Al-Hoceima and the satellite-derived GHI from the neighbouring pixels of the point of interest. Xgboost, Random Forest, and Recursive Feature Elimination with cross-validation were used to select the most relevant features, the lagged satellite-derived GHI around the point of interest, as input to the proposed model where the best forecasting model is selected using the Grid Search algorithm. The simulation and results showed that the proposed approach gives high performance and outperformed other benchmark approaches.
Źródło:
Journal of Ecological Engineering; 2020, 21, 4; 26-38
2299-8993
Pojawia się w:
Journal of Ecological Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-1 z 1

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies