Day-Ahead Solar Irradiance Forecasting Using CEEMDAN-PCC-BiLSTM Hybrid Model
Notice bibliographique
Résumé
Short-term solar irradiation prediction is essential for smooth running of various industries, especially for management of flawless electricity generation and distribution.However, solar datasets are rapid, noisy, and non-linear, making standalone models such as LSTM struggle to extract meaningful patterns for GHI forecasting.The unidirectional nature of LSTM restricts learning to past dependencies only, limiting its ability to forecast sudden irradiance drops.Additionally, vanishing gradient issues in long historical data hinder ability of LSTM to capture complex temporal dependencies, leading to suboptimal forecasting performance.To address these challenges, the proposed model leverages deep learning techniques with a feature-refinement approach.Initially, multiple intrinsic mode functions (IMFs) are extracted from the solar irradiance data, each representing different feature sets.A selection criterion is then applied to retain only the most relevant IMFs, which are integrated to form the input feature set.This refined input is used to train a deep learning network, resulting in day-ahead solar irradiance forecasting model.The performance of the model is evaluated at three distinct locations with varying climatic conditions to test its performance consistency.In the proposed model, reduced error rates are observed, which reflects in lower values of MAPE (2.31%), RMSE (1.55 W/m ), and MAE (1.41 W/m ) as compared to the standalone LSTM model, which records MAPE (3.23%), RMSE (3.21 W/m ), and MAE (1.97 W/m ).Results demonstrate significant improvements over benchmarking method corresponding to more than 90% improvement across all statistical parameters.Also, consistent accuracy across diverse climates highlights robustness of the proposed model which makes it a reliable and versatile solution for practical forecasting applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,011 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».