НЕВРОННА МРЕЖА ЗА ПРОГНОЗИРАНЕ НА КОЛИЧЕСТВОТО ГЕНЕРИРАНА ОТ СЛЪНЧЕВА РАДИАЦИЯ ЕНЕРГИЯ
Loading...
Date
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Бургаски Свободен Университет
Abstract
В тази статия е предложен подход за краткосрочно прогнозиране на производството на електроенергия от микросистема PV система, използващ средствата на изкуствения интелект. При създаването на модела е използвана изкуствена невронна мрежа. Моделът за прогнозиране има три входни променливи: слънчева радиация, скорост на вятъра и температура на въздуха и една изходната променлива - количеството електрическа енергия, произведена от инсталираните фотоволтаични панели в микросистема. Това изследване е част от проект за оптимизиране на енергийното потребление на сграда с използване на независими алтернативни възобновяеми енергийни източници. Моделът е реализиран и е тестван с реални данни, събрани за 5 минути от специално проектирана метеорологична станция, инсталирана в сградата на Бургаския свободен университет.
Description
This article proposes an approach for short-term forecasting of electricity production from a micro grid connected PV system using the means of artificial intelligence. An artificial neural network is used to create the model. The forecasting model has three input variables: solar radiation, wind speed and air temperature, and one output variable - the amount of electricity produced by the installed photovoltaic panels in the microsystem. This study is a part of a project for optimization of the energy consumption of a building in case that independent alternative renewable energy sources are used. The model is implemented and tested on real data collected in 5 minutes from a specially designed meteorological station installed in the building of the Burgas Free University.