En av de stora utmaningar som den utbredda användningen av solenergi står inför är produktionsosäkerheten. Den energi som genereras av solcellssystem är en funktion av den mottagna solstrålningen som varierar beroende på atmosfäriska förhållanden och väderförhållanden. En viktig komponent som krävs för korrekt prognostisering av bestrålning är modellen med klar himmel som uppskattar den genomsnittliga bestrålningen på en plats vid en given tidpunkt i frånvaro av moln. Nuvarande metoder för modellering av klar himmelsstrålning är antingen felaktiga eller kräver omfattande atmosfäriska data, som tenderar att variera med plats och ofta är otillgängliga. I detta dokument presenterar vi en datadriven metodik, Blue Skies, för modellering av klar himmelsstrålning enbart baserad på historiska strålningsmätningar. Med hjälp av maskininlärning kan Blue Skies generera klara himmelsmodeller som är mer exakta spatio-temporalt jämfört med den senaste tekniken, vilket minskar felen med nästan 50%.
Palani m.fl. REF visar upp att klara himmelsmodeller kan förbättras med hjälp av en datadriven metod och den genererade modellen är mer exakt spatio-temporalt jämfört med den senaste tekniken.
Blue Skies: A Methodology for Data-Driven Clear Sky Modelling
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}