A HYBRID MACHINE-LEARNING ENSEMBLE FOR SHORT-TERM FORECASTING OF PHOTOVOLTAIC, SOLAR-THERMAL, AND PV/T GENERATION
Short-term forecasting of solar generation is a prerequisite for the operational integration of distributed solar plants into modern power systems, yet single-family approaches struggle with the asymmetric “bell” distribution of daily output, the limited observability of panel-thermal states, and th...
Збережено в:
| Дата: | 2026 |
|---|---|
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Англійська |
| Опубліковано: |
General Energy Institute of the National Academy of Sciences of Ukraine
2026
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://systemre.org/index.php/journal/article/view/959 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | System Research in Energy |
Репозитарії
System Research in Energy| _version_ | 1866935476060946432 |
|---|---|
| author | Karpenko, Dmytro |
| author_facet | Karpenko, Dmytro |
| author_sort | Karpenko, Dmytro |
| baseUrl_str | https://systemre.org/index.php/journal/oai |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2026-06-02T12:05:24Z |
| description | Short-term forecasting of solar generation is a prerequisite for the operational integration of distributed solar plants into modern power systems, yet single-family approaches struggle with the asymmetric “bell” distribution of daily output, the limited observability of panel-thermal states, and the differing physical structure of pure photovoltaic (PV), solar-thermal (ST) collector and hybrid photovoltaic/thermal (PV/T) installations. This paper presents a unified machine-learning ensemble that forecasts all three modalities through one pipeline: (i) a multi-scale convolutional–recurrent network with parallel branches of kernel sizes 3, 12 and 24 hours aligned with the daily solar cycle; (ii) an XGBoost regressor on exogenous-only meteorological, calendar and air-quality features; (iii) a per-horizon weighted combination of the two heads tuned offline on out-of-fold windows under a monotone “GBDT-first” prior; (iv) an adaptive retraining cycle that, on a threshold trigger, fine-tunes the LSTM-CNN, incrementally extends the XGBoost booster with additional trees, and re-tunes the per-horizon weights on a sliding history window; and (v) an opt-in inference-time computer-vision contamination derate from an EfficientNet-B0 panel-state classifier. The same code drives the PV-electric and ST-thermal heads, each with its own scaler, weight schedule and adaptive trigger. Training and validation use 23 days of one-minute São Mateus PV and PV/T testbed data aggregated to hourly resolution and joined with reanalysis-derived weather and air-quality features. On a rolling-horizon 24-hour test the ensemble attains R² of 0.86 ± 0.07 for PV electric power on the PV/T testbed and 0.79 ± 0.11 for ST thermal power; a stress-test of the three-step retraining cycle that fires on every test window lands within one across-window standard deviation of the non-adaptive baseline, indicating that the cycle operates as designed without destabilising the ensemble. |
| doi_str_mv | 10.15407/srenergy2026.02.064 |
| first_indexed | 2026-05-30T01:00:11Z |
| format | Article |
| id | systemreorg-article-959 |
| institution | System Research in Energy |
| keywords_txt_mv | keywords |
| language | English |
| last_indexed | 2026-06-03T01:00:13Z |
| publishDate | 2026 |
| publisher | General Energy Institute of the National Academy of Sciences of Ukraine |
| record_format | ojs |
| spelling | systemreorg-article-9592026-06-02T12:05:24Z A HYBRID MACHINE-LEARNING ENSEMBLE FOR SHORT-TERM FORECASTING OF PHOTOVOLTAIC, SOLAR-THERMAL, AND PV/T GENERATION Гібридний ансамбль машинного навчання для короткострокового прогнозування генерації фотоелектричних, сонячно-теплових та комбінованих фотоелектрично-теплових установок Karpenko, Dmytro short-term solar forecasting, photovoltaic/thermal (PV/T) generation, solar-thermal collector, multi-scale LSTM-CNN, XGBoost ensemble, per-horizon weight tuning; adaptive online retraining. короткострокове прогнозування сонячної генерації, фотоелектрично-теплова (ФЕ/Т) генерація, сонячний колектор, багатомасштабна LSTM-CNN, ансамбль XGBoost, налаштування ваг за горизонтом, адаптивне онлайн-перенавчання. Short-term forecasting of solar generation is a prerequisite for the operational integration of distributed solar plants into modern power systems, yet single-family approaches struggle with the asymmetric “bell” distribution of daily output, the limited observability of panel-thermal states, and the differing physical structure of pure photovoltaic (PV), solar-thermal (ST) collector and hybrid photovoltaic/thermal (PV/T) installations. This paper presents a unified machine-learning ensemble that forecasts all three modalities through one pipeline: (i) a multi-scale convolutional–recurrent network with parallel branches of kernel sizes 3, 12 and 24 hours aligned with the daily solar cycle; (ii) an XGBoost regressor on exogenous-only meteorological, calendar and air-quality features; (iii) a per-horizon weighted combination of the two heads tuned offline on out-of-fold windows under a monotone “GBDT-first” prior; (iv) an adaptive retraining cycle that, on a threshold trigger, fine-tunes the LSTM-CNN, incrementally extends the XGBoost booster with additional trees, and re-tunes the per-horizon weights on a sliding history window; and (v) an opt-in inference-time computer-vision contamination derate from an EfficientNet-B0 panel-state classifier. The same code drives the PV-electric and ST-thermal heads, each with its own scaler, weight schedule and adaptive trigger. Training and validation use 23 days of one-minute São Mateus PV and PV/T testbed data aggregated to hourly resolution and joined with reanalysis-derived weather and air-quality features. On a rolling-horizon 24-hour test the ensemble attains R² of 0.86 ± 0.07 for PV electric power on the PV/T testbed and 0.79 ± 0.11 for ST thermal power; a stress-test of the three-step retraining cycle that fires on every test window lands within one across-window standard deviation of the non-adaptive baseline, indicating that the cycle operates as designed without destabilising the ensemble. Короткострокове прогнозування генерації сонячних установок є необхідною передумовою оперативної інтеграції розподіленої сонячної генерації в сучасні електроенергетичні системи, проте підходи з єдиним сімейством моделей погано справляються з асиметричним «дзвоноподібним» розподілом добової генерації, обмеженою спостережуваністю теплових станів панелей та відмінною фізичною структурою фотоелектричних (ФЕ), сонячних колекторів (СК) і гібридних фотоелектрично-теплових (ФЕ/Т) установок. У статті представлено уніфікований ансамбль машинного навчання, який прогнозує генерацію всіх трьох типів установок єдиним підходом: (i) багатомасштабна згортково-рекурентна нейронна мережа з паралельними гілками з ядрами розмірами 3, 12 та 24 години, узгодженими з добовим сонячним циклом; (ii) регресор XGBoost на виключно метеорологічних, календарних та повітряно-якісних ознаках; (iii) поєднання двох моделей з ваговими коефіцієнтами для кожного горизонту, налаштованими офлайн на вікнах поза згорткою (out-of-fold) за монотонною пріоритетністю GBDT; (iv) адаптивний цикл перенавчання, який за порогового тригера донавчає LSTM-CNN, інкрементально розширює бустер XGBoost додатковими деревами та переналаштовує вагові коефіцієнти за горизонтом на ковзному історичному вікні; (v) опціональна корекція забруднення панелей під час інференсу засобами комп’ютерного зору з використанням класифікатора стану панелей EfficientNet-B0. Однаковий програмний код керує ФЕ-електричною та СК-тепловою моделями, кожна зі своїм масштабувачем, схемою вагових коефіцієнтів та адаптивним тригером. Тренування та валідація використовують 23 доби однохвилинних даних з тестових стендів ФЕ та ФЕ/Т São Mateus, агрегованих до годинної роздільності та поєднаних з реаналізованими метеорологічними і повітряно-якісними ознаками. У тесті за протоколом ковзного 24-годинного горизонту ансамбль досягає R² = 0,86 ± 0,07 для ФЕ-електричної потужності на тестовому стенді ФЕ/Т та R² = 0,79 ± 0,11 для СК-теплової потужності; стрес-тест триетапного циклу перенавчання, що спрацьовує на кожному тестовому вікні, залишається в межах одного стандартного відхилення між вікнами від неадаптивної базової лінії, що засвідчує коректне функціонування циклу без дестабілізації ансамблю. General Energy Institute of the National Academy of Sciences of Ukraine 2026-05-30 Article Article application/pdf https://systemre.org/index.php/journal/article/view/959 10.15407/srenergy2026.02.064 System Research in Energy; No. 2 (86) (2026): System Research in Energy; 64-80 Системні дослідження в енергетиці; № 2 (86) (2026): Системні дослідження в енергетиці; 64-80 2786-7102 2786-7633 en https://systemre.org/index.php/journal/article/view/959/844 |
| spellingShingle | short-term solar forecasting photovoltaic/thermal (PV/T) generation solar-thermal collector multi-scale LSTM-CNN XGBoost ensemble per-horizon weight tuning; adaptive online retraining. Karpenko, Dmytro A HYBRID MACHINE-LEARNING ENSEMBLE FOR SHORT-TERM FORECASTING OF PHOTOVOLTAIC, SOLAR-THERMAL, AND PV/T GENERATION |
| title | A HYBRID MACHINE-LEARNING ENSEMBLE FOR SHORT-TERM FORECASTING OF PHOTOVOLTAIC, SOLAR-THERMAL, AND PV/T GENERATION |
| title_alt | Гібридний ансамбль машинного навчання для короткострокового прогнозування генерації фотоелектричних, сонячно-теплових та комбінованих фотоелектрично-теплових установок |
| title_full | A HYBRID MACHINE-LEARNING ENSEMBLE FOR SHORT-TERM FORECASTING OF PHOTOVOLTAIC, SOLAR-THERMAL, AND PV/T GENERATION |
| title_fullStr | A HYBRID MACHINE-LEARNING ENSEMBLE FOR SHORT-TERM FORECASTING OF PHOTOVOLTAIC, SOLAR-THERMAL, AND PV/T GENERATION |
| title_full_unstemmed | A HYBRID MACHINE-LEARNING ENSEMBLE FOR SHORT-TERM FORECASTING OF PHOTOVOLTAIC, SOLAR-THERMAL, AND PV/T GENERATION |
| title_short | A HYBRID MACHINE-LEARNING ENSEMBLE FOR SHORT-TERM FORECASTING OF PHOTOVOLTAIC, SOLAR-THERMAL, AND PV/T GENERATION |
| title_sort | hybrid machine-learning ensemble for short-term forecasting of photovoltaic, solar-thermal, and pv/t generation |
| topic | short-term solar forecasting photovoltaic/thermal (PV/T) generation solar-thermal collector multi-scale LSTM-CNN XGBoost ensemble per-horizon weight tuning; adaptive online retraining. |
| topic_facet | short-term solar forecasting photovoltaic/thermal (PV/T) generation solar-thermal collector multi-scale LSTM-CNN XGBoost ensemble per-horizon weight tuning; adaptive online retraining. короткострокове прогнозування сонячної генерації фотоелектрично-теплова (ФЕ/Т) генерація сонячний колектор багатомасштабна LSTM-CNN ансамбль XGBoost налаштування ваг за горизонтом адаптивне онлайн-перенавчання. |
| url | https://systemre.org/index.php/journal/article/view/959 |
| work_keys_str_mv | AT karpenkodmytro ahybridmachinelearningensembleforshorttermforecastingofphotovoltaicsolarthermalandpvtgeneration AT karpenkodmytro gíbridnijansamblʹmašinnogonavčannâdlâkorotkostrokovogoprognozuvannâgeneracíífotoelektričnihsonâčnoteplovihtakombínovanihfotoelektričnoteplovihustanovok AT karpenkodmytro hybridmachinelearningensembleforshorttermforecastingofphotovoltaicsolarthermalandpvtgeneration |