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Missing-data imputation for solar irradiance forecasting in Thailand

插补(统计学) 缺少数据 太阳辐照度 时间序列 辐照度 计算机科学 自回归模型 自回归积分移动平均 支持向量机 数据挖掘 气象学 统计 人工智能 数学 地理 机器学习 物理 量子力学
作者
Vichaya Layanun,Supachai Suksamosorn,Jitkomut Songsiri
标识
DOI:10.23919/sice.2017.8105472
摘要

This paper considers a solar irradiance forecasting using seasonal autoregressive integrated moving average models (SARIMA) which finds an application in solar power prediction for energy management. A time series prediction typically requires a complete set of historical data while the global horizontal irradiance (GHI) data in Thailand are frequently missing for consecutive days. This paper proposes a data-missing imputation technique using the mean value of GHI averaged over the data corresponding to the same weather type. The required weather classification consists of two steps: a seasonal segmentation based on detecting changes of monotonic properties of temperature and humidity time series, and a nonlinear support vector machine (SVM) that uses weather labels from the previous seasonal segmentation. Experimental results on the GHI data in Bangkok, Thailand shows that the proposed method significantly provides decreased imputation errors and leads to a better solar forecasting performance compared to other imputation techniques.
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