Przewidywanie mocy elektrowni fotowoltaicznej

Uczestnicy rynku energetycznego (inwestorzy, producenci energii, operatorzy sieci, konsumenci itp.) stoj w obliczu potencjalnych wyzwa, takich jak rosnce zapotrzebowanie na energi, nowe wzorce zuycia energii, integracja (niecigych) odnawialnych rde energii z sieciami energetycznymi oraz ewolucja sieci energetycznych.Ksika bada moliwo przewidywania produkcji samokonsumpcyjnej instalacji fotowoltaicznej za pomoc sztucznych sieci neuronowych. Porwnalimy dwie architektury sieci neuronowych (zaptlon i niezaptlon) w odniesieniu do regresji wielorakiej w celu uzyskania wydajnego i wiarygodnego narzdzia do przewidywania produkcji instalacji PV na podstawie danych meteorologicznych (nasonecznienie i temperatura otoczenia).W tym celu wykorzystalimy dane z monitoringu zakadu z okresu 72 dni, aby zbudowa, wytrenowa i przetestowa dwie topologie sieci neuronowych (zaptlon i niezaptlon), ktre s trenowane algorytmem Levenberga-Marquardta.