Vorhersage der Leistung einer PV-Anlage
Anwendung von künstlichen neuronalen Netzen
Die Akteure des Energiemarktes (Investoren, Stromerzeuger, Netzbetreiber, Verbraucher usw.) stehen vor potenziellen Herausforderungen wie der wachsenden Energienachfrage, neuen Energieverbrauchsmustern, der Integration von (intermittierenden) erneuerbaren...
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Produktinformationen zu „Vorhersage der Leistung einer PV-Anlage “
Klappentext zu „Vorhersage der Leistung einer PV-Anlage “
Die Akteure des Energiemarktes (Investoren, Stromerzeuger, Netzbetreiber, Verbraucher usw.) stehen vor potenziellen Herausforderungen wie der wachsenden Energienachfrage, neuen Energieverbrauchsmustern, der Integration von (intermittierenden) erneuerbaren Energiequellen in die Stromnetze und der Weiterentwicklung der Stromnetze.In diesem Buch wird die Möglichkeit untersucht, die Produktion einer selbstverbrauchenden Photovoltaikanlage durch künstliche neuronale Netze vorherzusagen. Wir haben zwei neuronale Netzwerkarchitekturen (geloopt und ungeloopt) in Bezug auf die multivariate Regression miteinander verglichen, um ein effizientes und zuverlässiges Werkzeug für die Vorhersage der Produktion einer PV-Anlage auf der Grundlage meteorologischer Daten (Sonnenschein und Umgebungstemperatur) zu erhalten.Dazu haben wir Überwachungsdaten einer Anlage über einen Zeitraum von 72 Tagen verwendet, um zwei neuronale Netzwerktopologien (mit und ohne Schleifen) zu erstellen, zu trainieren undzu testen, die mit dem Levenberg-Marquardt-Algorithmus trainiert wurden.
Autoren-Porträt von Abdou Aziz Cissé, Mamadou Salif Diallo
Cissé, Abdou AzizForschungsingenieur mit Spezialisierung auf erneuerbare Energien und intelligente Systeme. Hat einen Bachelor-Abschluss in angewandter Solartechnik von der Universität Ouagadougou (Burkina Faso) und einen Forschungs-Master-Abschluss von der Ecole Polytechnique de Thiès (Senegal). Forschungsgebiete: Erneuerbare Energien - Intelligente Systeme - KI & Maschinelles Lernen.
Bibliographische Angaben
- Autoren: Abdou Aziz Cissé , Mamadou Salif Diallo
- 2021, 64 Seiten, Maße: 22 cm, Kartoniert (TB), Deutsch
- Verlag: Verlag Unser Wissen
- ISBN-10: 6203354228
- ISBN-13: 9786203354225
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