Med ökad penetration av solenergi som en variabel energiresurs (VER), solceller (PV) kraftproduktion ökar snabbt in i storskaliga kraftindustrier. Eftersom PV-systemens effekt är beroende av vädret kan oväntade variationer av deras effekt leda till ökade driftskostnader för kraftsystemet. Ett stort hinder för att integrera denna VER i nätet är dessutom dess oförutsägbarhet, eftersom en jämn produktion inte kan garanteras vid någon viss tidpunkt. Detta missgynnar kraftbolag mot att använda solcellskraft eftersom planering och övergripande balansering av elnätet blir mycket utmanande. Att utveckla en tillförlitlig algoritm som kan minimera de fel som är förknippade med att förutse den nära framtidens solcellskraftgenerering är mycket fördelaktigt för att effektivt integrera VER i elnätet. Energiprognoser för solcellsceller kan spela en viktig roll för att ta itu med dessa utmaningar. I detta dokument presenteras en timmes prognoser för uteffekten av ett solcellssystem med hjälp av en kombination av wavelettransform (WT) och artificiell intelligens (AI) teknik genom att integrera samspelet mellan PV-system med solstrålning och temperaturdata. I den föreslagna metoden, WT tillämpas för att ha en betydande inverkan på dålig PV effekt tidsserie data, och AI tekniker fånga icke-linjär PV fluktuation på ett bättre sätt.
Mandal m.fl. REF använde wavelettransform (WT) och ANN för en timmes prognostisering av uteffekten med hjälp av 30-dagars solstrålning och temperaturdata som samlats in på plats.
Forecasting Power Output of Solar Photovoltaic System Using Wavelet Transform and Artificial Intelligence Techniques
{'venue': 'Complex Adaptive Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}