Snow Loss Prediction for Photovoltaic Farms Using Computational Intelligence Techniques
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
With the recent widespread deployment of Photovoltaic (PV) panels in the northern snow-prone areas, performance analysis of these panels is getting much more importance. Partial or full reduction in energy yield due to snow accumulation on the surface of PV panels, which is referred to as snow loss, reduces their operational efficiency. Developing intelligent algorithms to accurately predict the future snow loss of PV farms is addressed in this article for the first time. The article proposes daily snow loss prediction models using machine learning algorithms solely based on meteorological data. The algorithms include regression trees, gradient boosted trees, random forest, feed-forward and recurrent artificial neural networks, and support vector machines. The prediction models are built based on the snow loss of a PV farm located in Ontario, Canada which is calculated using a 3-stage model and hourly data records over a 4-year period. The stages of the aforementioned model consist of: stage I: yield determination, stage II: power loss calculation, and stage III: snow loss extraction. The functionality of the proposed prediction models is validated over the historical data and the optimal hyperparameters are selected for each model to achieve the best results. Among all the models, gradient boosted trees obtained the minimum prediction error and thus the best performance. The results achieved prove the effectiveness of the proposed models for the prediction of daily snow loss of PV farms.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle