Поиск

В Remote Sensing опубликована статья "Отраслевой опыт разработки системы прогнозирования ФЭС (AI)"

В журнале Remote Sensing опубликована статья "Отраслевой опыт разработки системы прогнозирования для фотоэлектрических установок на сутки вперед на основе машинного обучения".


Remote Sensing — журнал, входящий в первый квартиль (Q1) по импакт-фактору JCR Science Edition и занимающий 15 строчку в базе данных научного цитирования Scopus в отрасли знаний "General Earth and Planetary Sciences", в соответствии с рейтингом CiteScore за 2019 год, среди всех 52 журналов первого квартиля в своей отрасли знаний.


В опубликованной статье освещается отраслевой опыт разработки и внедрения системы краткосрочного прогнозирования на основе методов машинного обучения для реальной фотоэлектрической электростанции с использованием удаленного сбора данных, исследуется применение различных алгоритмов машинного обучения в условиях удалённо полученных данных. В ходе исследования были определены оптимальная структура, параметры и сфера применения различных регрессоров для различных выборок тестирования. Математическая модель, разработанная в рамках исследования, позволила получить результаты прогнозов выработки энергии со средней точностью более 92% для солнечных дней и более 83% для облачных дней с различными типами осадков.


Научная статья подготовлена и опубликована в рамках совместного международного сотрудничества с сотрудниками Bharath Institute of Higher Education and Research: Hariprakash Ramachandran и Teja Piepur Chakravarthi, Департамента электротехники и электроники (Department of Electrical and Electronics Engineering) и Департамента компьютерных наук и инженерии (Department of Computer Science and Engineering).

Просмотров: 8Комментариев: 0