Моделі прогнозування фотоелектричної генерації: концептуальні ансамблеві архітектури
The decisions regarding power regulation, energy resource planning, and integrating “green” energy into the electrical grid hinge on precise probabilistic forecasts. One of the potential strategies to enhance forecast accuracy is the utilization of ensemble forecasting methods. They represent an app...
Gespeichert in:
| Datum: | 2024 |
|---|---|
| 1. Verfasser: | |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | English |
| Veröffentlicht: |
General Energy Institute of the National Academy of Sciences of Ukraine
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://systemre.org/index.php/journal/article/view/870 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | System Research in Energy |
Institution
System Research in Energy| id |
oai:www.systemre.org:article-870 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
System Research in Energy |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2024-12-10T10:49:01Z |
| collection |
OJS |
| language |
English |
| topic |
ймовірнісний сонячний прогноз ансамблева модель комбінація прогнозів конкурентні ансамблі співпрацюючі ансамблі концептуальні моделі. |
| spellingShingle |
ймовірнісний сонячний прогноз ансамблева модель комбінація прогнозів конкурентні ансамблі співпрацюючі ансамблі концептуальні моделі. Matushkin, Dmytro Моделі прогнозування фотоелектричної генерації: концептуальні ансамблеві архітектури |
| topic_facet |
probabilistic solar forecasting ensemble model forecast combination competitive ensembles collaborative ensembles conceptual models. ймовірнісний сонячний прогноз ансамблева модель комбінація прогнозів конкурентні ансамблі співпрацюючі ансамблі концептуальні моделі. |
| format |
Article |
| author |
Matushkin, Dmytro |
| author_facet |
Matushkin, Dmytro |
| author_sort |
Matushkin, Dmytro |
| title |
Моделі прогнозування фотоелектричної генерації: концептуальні ансамблеві архітектури |
| title_short |
Моделі прогнозування фотоелектричної генерації: концептуальні ансамблеві архітектури |
| title_full |
Моделі прогнозування фотоелектричної генерації: концептуальні ансамблеві архітектури |
| title_fullStr |
Моделі прогнозування фотоелектричної генерації: концептуальні ансамблеві архітектури |
| title_full_unstemmed |
Моделі прогнозування фотоелектричної генерації: концептуальні ансамблеві архітектури |
| title_sort |
моделі прогнозування фотоелектричної генерації: концептуальні ансамблеві архітектури |
| title_alt |
PHOTOVOLTAIC GENERATION FORECASTING MODELS: CONCEPTUAL ENSEMBLE ARCHITECTURES |
| description |
The decisions regarding power regulation, energy resource planning, and integrating “green” energy into the electrical grid hinge on precise probabilistic forecasts. One of the potential strategies to enhance forecast accuracy is the utilization of ensemble forecasting methods. They represent an approach where multiple models collaborate to achieve superior results compared to what a single model could produce independently. These methods can be categorized into two main categories: competitive and collaborative ensembles. Competitive ensembles harness the diversity of parameters and data to create a rich pool of base models. This approach may encompass statistical analysis, noise filtering, and anomaly elimination. On the other hand, collaborative ensembles rely on the interaction among models to achieve better outcomes. These methods encompass strategies such as weighted predictions, voting, aggregation, and a combination of model results. The research of ensemble forecasting methods in the context of photovoltaic generation is highly relevant, as solar energy represents a crucial source of renewable energy. Accurate predictions of solar energy production address the challenges related to the efficient utilization of photovoltaic panels and their integration into the overall energy system. This paper investigates conceptual ensemble architectures for photovoltaic energy forecasting. These architectures encompass various methods of aggregating base models within an ensemble, allowing for the consideration of different aspects and peculiarities of solar data, such as solar irradiation intensity, meteorological conditions, geographic factors, and more. These conceptual models are developed based on well-established statistical, machine learning, and artificial intelligence methods. Therefore, this paper provides an overview of ensemble forecasting methods for renewable energy, covering competitive and collaborative ensembles, as well as developing conceptual models for solar energy forecasting. This work aims to elevate the accuracy and efficiency of forecasts in the realm of renewable energy, representing a significant step in the advancement of sustainable and environmentally friendly energy production. |
| publisher |
General Energy Institute of the National Academy of Sciences of Ukraine |
| publishDate |
2024 |
| url |
https://systemre.org/index.php/journal/article/view/870 |
| work_keys_str_mv |
AT matushkindmytro photovoltaicgenerationforecastingmodelsconceptualensemblearchitectures AT matushkindmytro modelíprognozuvannâfotoelektričnoígeneracííkonceptualʹníansamblevíarhítekturi |
| first_indexed |
2025-09-24T17:34:08Z |
| last_indexed |
2025-09-24T17:34:08Z |
| _version_ |
1850410289628971008 |
| spelling |
oai:www.systemre.org:article-8702024-12-10T10:49:01Z PHOTOVOLTAIC GENERATION FORECASTING MODELS: CONCEPTUAL ENSEMBLE ARCHITECTURES Моделі прогнозування фотоелектричної генерації: концептуальні ансамблеві архітектури Matushkin, Dmytro probabilistic solar forecasting, ensemble model, forecast combination, competitive ensembles, collaborative ensembles, conceptual models. ймовірнісний сонячний прогноз, ансамблева модель, комбінація прогнозів, конкурентні ансамблі, співпрацюючі ансамблі, концептуальні моделі. The decisions regarding power regulation, energy resource planning, and integrating “green” energy into the electrical grid hinge on precise probabilistic forecasts. One of the potential strategies to enhance forecast accuracy is the utilization of ensemble forecasting methods. They represent an approach where multiple models collaborate to achieve superior results compared to what a single model could produce independently. These methods can be categorized into two main categories: competitive and collaborative ensembles. Competitive ensembles harness the diversity of parameters and data to create a rich pool of base models. This approach may encompass statistical analysis, noise filtering, and anomaly elimination. On the other hand, collaborative ensembles rely on the interaction among models to achieve better outcomes. These methods encompass strategies such as weighted predictions, voting, aggregation, and a combination of model results. The research of ensemble forecasting methods in the context of photovoltaic generation is highly relevant, as solar energy represents a crucial source of renewable energy. Accurate predictions of solar energy production address the challenges related to the efficient utilization of photovoltaic panels and their integration into the overall energy system. This paper investigates conceptual ensemble architectures for photovoltaic energy forecasting. These architectures encompass various methods of aggregating base models within an ensemble, allowing for the consideration of different aspects and peculiarities of solar data, such as solar irradiation intensity, meteorological conditions, geographic factors, and more. These conceptual models are developed based on well-established statistical, machine learning, and artificial intelligence methods. Therefore, this paper provides an overview of ensemble forecasting methods for renewable energy, covering competitive and collaborative ensembles, as well as developing conceptual models for solar energy forecasting. This work aims to elevate the accuracy and efficiency of forecasts in the realm of renewable energy, representing a significant step in the advancement of sustainable and environmentally friendly energy production. Рішення щодо регулювання потужності, планування енергетичних ресурсів та інтеграції «зеленої» енергії в електричну мережу залежать від точних імовірнісних прогнозів. Однією з потенційних стратегій підвищення точності прогнозів є використання методів ансамблевого прогнозування. Це підхід, при якому кілька моделей працюють спільно, досягаючи кращих результатів порівняно з тим, що може забезпечити окрема модель. Ці методи поділяються на дві основні категорії: конкурентні та співпрацюючі ансамблі. Конкурентні ансамблі використовують різноманітність параметрів і даних для створення багатої групи базових моделей. Такий підхід може включати статистичний аналіз, фільтрацію шумів та усунення аномалій. З іншого боку, співпрацюючі ансамблі базуються на взаємодії між моделями для досягнення кращих результатів. До цих методів належать стратегії, такі як зважені прогнози, голосування, агрегування та комбінування результатів моделей. Дослідження методів ансамблевого прогнозування у контексті фотоелектричної генерації є надзвичайно актуальним, оскільки сонячна енергія представляє важливе джерело відновлюваної енергії. Точні прогнози виробництва сонячної енергії вирішують проблеми, пов’язані з ефективним використанням фотоелектричних панелей та їх інтеграцією в загальну енергетичну систему. У даній статті досліджуються концептуальні архітектури ансамблів для прогнозування фотоелектричної енергії. Ці архітектури охоплюють різні методи агрегування базових моделей у межах ансамблю, що дозволяє враховувати різні аспекти та особливості сонячних даних, такі як інтенсивність сонячного випромінювання, метеорологічні умови, географічні фактори тощо. Ці концептуальні моделі розроблені на основі перевірених методів статистики, машинного навчання та штучного інтелекту. Таким чином, дана робота надає огляд методів ансамблевого прогнозування для відновлюваної енергії, охоплюючи конкурентні та співпрацюючі ансамблі, а також розробку концептуальних моделей для прогнозування сонячної енергії. Це дослідження має на меті підвищити точність і ефективність прогнозів у сфері відновлюваної енергетики, представляє важливий крок у розвитку стійкого та екологічно чистого виробництва енергії. General Energy Institute of the National Academy of Sciences of Ukraine 2024-11-28 Article Article application/pdf https://systemre.org/index.php/journal/article/view/870 10.15407/srenergy2024.04.056 System Research in Energy; No. 4 (80) (2024): System Research in Energy; 56-64 Системні дослідження в енергетиці; № 4 (80) (2024): Системні дослідження в енергетиці; 56-64 2786-7102 2786-7633 en https://systemre.org/index.php/journal/article/view/870/777 |