Deep-learning-based short-term photovoltaic power generation forecasting using improved self-organization map neural network

聚类分析 人工神经网络 光伏系统 计算机科学 自组织映射 均方误差 平均绝对百分比误差 前馈神经网络 人工智能 期限(时间) 电力系统 功率(物理) 数据挖掘 工程类 统计 数学 物理 电气工程 量子力学
作者
Nitikorn Junhuathon,Keerati Chayakulkheeree
出处
期刊:Journal of Renewable and Sustainable Energy [American Institute of Physics]
卷期号:14 (4) 被引量:1
标识
DOI:10.1063/5.0091454
摘要

As a vital function of an energy management system for distributed energy resources, optimal operation in distribution systems, and mitigating potentially adverse effects of photovoltaic (PV) systems, accurate forecasting of PV power generation is required. This article presents an alternative technique to improve the accuracy of deep-learning-based short-term PV power-generation forecasting models by clustering the input data using a self-organization map (SOM). To validate the proposed model, long short-term memory (LSTM), feedforward neural network (FNN), FNN with the proposed SOM clustering method (FNN-SOM), and LSTM with the proposed SOM clustering method (LSTM-SOM) were tested and compared with one-year hourly datasets (8760 samples). Root mean square error, mean absolute error, and mean absolute percentage error were used as validation factors in this work. The results show that the proposed method provides a more accurate solar power generation forecast than other methods. Moreover, the proposed method can work effectively even with a few inputs system.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
Noah完成签到 ,获得积分10
1秒前
SciGPT应助大冰采纳,获得10
1秒前
量子星尘发布了新的文献求助80
1秒前
天边发布了新的文献求助10
2秒前
未央歌完成签到 ,获得积分10
2秒前
2秒前
Xinger完成签到,获得积分10
3秒前
4秒前
sssaw发布了新的文献求助10
4秒前
RoKing发布了新的文献求助10
5秒前
香蕉觅云应助zy采纳,获得10
5秒前
Xinger发布了新的文献求助10
6秒前
xiaozhiok发布了新的文献求助10
6秒前
思垢发布了新的文献求助10
6秒前
7秒前
zjh完成签到,获得积分10
8秒前
9秒前
好想走到伯纳乌完成签到,获得积分10
9秒前
Rondab应助mariawang采纳,获得10
9秒前
田様应助ly楠采纳,获得10
9秒前
李爱国应助天边采纳,获得10
10秒前
大模型应助RoKing采纳,获得10
11秒前
kd发布了新的文献求助10
11秒前
胡志飞完成签到,获得积分20
11秒前
xiaozhiok完成签到,获得积分10
11秒前
12秒前
12秒前
淡淡夕阳发布了新的文献求助10
13秒前
14秒前
15秒前
爆米花应助voifhpg采纳,获得10
15秒前
张张张发布了新的文献求助10
15秒前
15秒前
17秒前
思垢完成签到,获得积分10
17秒前
17秒前
17秒前
冷静冥王星完成签到,获得积分20
18秒前
zzz完成签到,获得积分10
18秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
‘Unruly’ Children: Historical Fieldnotes and Learning Morality in a Taiwan Village (New Departures in Anthropology) 400
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3988732
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3531027
关于积分的说明 11252281
捐赠科研通 3269732
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1804764
邀请新用户注册赠送积分活动 881869
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809021