Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Hướng tới Cải thiện Điều Chỉnh Tại Chỗ cho Bức Xạ Bình Thường Trực Tiếp: Tận Dụng Phân Loại Tình Trạng Bầu Trời cho Các Mô Hình Dựa Trên Hồi Quy, Dựa Trên Phân Vùng và Mạng Nơ-ron
Springer Science and Business Media LLC - Trang 1-14 - 2024
Tóm tắt
Cải thiện điều chỉnh tại chỗ đã trở thành một bước cần thiết trong việc đánh giá tài nguyên để đảm bảo tính khả thi tài chính của một dự án năng lượng tái tạo. Quy trình này bao gồm việc thu thập dữ liệu quan sát ngắn hạn để điều chỉnh bộ dữ liệu dài hạn có sẵn từ các mô hình xác định từ vệ tinh, từ đó cung cấp ước lượng chính xác hơn về dữ liệu nguồn năng lượng mặt trời. Nghiên cứu này nhằm nâng cao điều chỉnh tại chỗ cho bức xạ bình thường trực tiếp, vì việc điều chỉnh này vẫn gặp nhiều thách thức đáng kể so với bức xạ ngang toàn cầu do sai số lớn hơn thường là do độ phức tạp của mô hình mây. Một phương pháp mới cho việc điều chỉnh tại chỗ được đề xuất, phương pháp này khai thác việc sử dụng một biến chỉ số mới mô tả độ chính xác của phân loại tình trạng bầu trời bằng chỉ số bầu trời rõ. Biến này có hai ứng dụng trong ngữ cảnh điều chỉnh tại chỗ: thứ nhất, nó được sử dụng trong quy trình phân loại hai bước sau phân loại bầu trời rõ truyền thống trong giai đoạn tiền xử lý, và thứ hai, nó đóng vai trò là một đặc trưng đầu vào bổ sung trong việc điều chỉnh tại chỗ dựa trên học máy. Các kết quả cho thấy phương pháp đầu tiên có thể giảm sai số bias trung bình xuống chỉ còn 0.4%, trong khi phương pháp thứ hai tốt hơn trong việc giảm các chênh lệch lớn như được thể hiện bởi sai số trung bình căn bậc hai thấp hơn.
Từ khóa
#điều chỉnh tại chỗ #bức xạ bình thường trực tiếp #mô hình hồi quy #phân loại tình trạng bầu trời #học máy #tài nguyên năng lượng mặt trờiTài liệu tham khảo
Breiman, L.: Random forests. Mach. Learn 45, 5–32 (2001). https://doi.org/10.1023/A:1010933404324
Castangia, M., Aliberti, A., Bottaccioli, L., Macii, E., Patti, E.: A compound of feature selection techniques to improve solar radiation forecasting. Expert. Syst. Appl. 178, 114979 (2021). https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.114979
Chollet, F.: Keras. GitHub. https://github.com/fchollet/keras (2015). Accessed 10 May 2023
Dhata, E.F., Kim, C.K., Kim, H.-G., Kim, B., Oh, M.: Site-adaptation for correcting satellite-derived Solar Irradiance: Performance comparison between various regressive and distribution mapping techniques for application in Daejeon, South Korea. Energies 15, 9010 (2022). https://doi.org/10.3390/en15239010
Engerer, N.A.: Minute resolution estimates of the diffuse fraction of global irradiance for southeastern Australia. Sol. Energy 116, 215–237 (2015). https://doi.org/10.1016/j.solener.2015.04.012
Fernández-Peruchena, C.M., Polo, J., Martín, L., Mazorra, L.: Site-adaptation of modeled solar radiation data: The SiteAdapt procedure. Remote Sens. 12, 2127 (2020). https://doi.org/10.3390/rs12132127
Fisher, A., Rudin, C., Dominici, F.: All models are wrong, but many are useful: learning a variable’s importance by studying an entire class of prediction models simultaneously. http://arxiv.org/abs/1801.01489 (2019). Accessed 25 Aug 2023
Gairaa, K., Voyant, C., Notton, G., Benkaciali, S., Guermoui, M.: Contribution of ordinal variables to short-term global solar irradiation forecasting for sites with low variabilities. Renew. Energy 183, 890–902 (2022). https://doi.org/10.1016/j.renene.2021.11.028
Gueymard, C.A., Ruiz-Arias, J.A.: Extensive worldwide validation and climate sensitivity analysis of direct irradiance predictions from 1-min global irradiance. Sol. Energy 128, 1–30 (2016). https://doi.org/10.1016/j.solener.2015.10.010
Gueymard, C.A., Wilcox, S.M.: Assessment of spatial and temporal variability in the US solar resource from radiometric measurements and predictions from models using ground-based or satellite data. Sol. Energy 85, 1068–1084 (2011). https://doi.org/10.1016/j.solener.2011.02.030
Hassija, V., Chamola, V., Mahapatra, A., Singal, A., Goel, D., Huang, K., Scardapane, S., Spinelli, I., Mahmud, M., Hussain, A.: Interpreting Black-Box models: A review on explainable Artificial Intelligence. Cogn. Comput. (2023). https://doi.org/10.1007/s12559-023-10179-8
Holmgren, F., Hansen, W.W., Mikofski, C.A.: Pvlib python: A python package for modeling solar energy systems. JOSS 3, 884 (2018). https://doi.org/10.21105/joss.00884
Kim, C.K., Holmgren, W.F., Stovern, M., Betterton, E.A.: Toward improved solar irradiance forecasts: Derivation of downwelling surface shortwave radiation in Arizona from satellite. Pure Appl. Geophys. 173, 2535–2553 (2016). https://doi.org/10.1007/s00024-016-1302-3
Kim, C.K., Kim, H.-G., Kang, Y.-H., Yun, C.-Y.: Toward improved solar irradiance forecasts: Comparison of the global horizontal irradiances derived from the COMS satellite imagery over the Korean Peninsula. Pure Appl. Geophys. 174, 2773–2792 (2017). https://doi.org/10.1007/s00024-017-1578-y
Kim, C.K., Kim, H.-G., Kang, Y.-H., Yun, C.-Y., Kim, S.Y.: Probabilistic prediction of direct normal irradiance derived from global horizontal irradiance over the Korean Peninsula by using Monte-Carlo simulation. Sol. Energy 180, 63–74 (2019). https://doi.org/10.1016/j.solener.2019.01.030
Kim, C.K., Kim, H.-G., Kang, Y.-H., Yun, C.-Y., Lee, Y.G.: Intercomparison of satellite-derived solar irradiance from the GEO-KOMSAT-2A and HIMAWARI-8/9 satellites by the evaluation with ground observations. Remote Sens. 12, 2149 (2020). https://doi.org/10.3390/rs12132149
Long, C. N., Dutton, E. G.: BSRN Global Network recommended QC tests, V2.x. PANGAEA, Bremerhaven. https://epic.awi.de/id/eprint/30083/ (2010)
Lundberg, S.M., Lee, S.-I.: A unified approach to interpreting model predictions. In: Guyon, I., Luxburg, U.V., Bengio, S., Wallach, H., Fergus, R., Vishwanathan, S., Garnett, R. (eds.) Advances in Neural Information Processing Systems, vol. 30. Curran Associates, Inc. https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2017/file/8a20a8621978632d76c43dfd28b67767-Paper.pdf (2017)
Martín, A., Agarwal, A., Barham P.,, Brevdo, E., Chen, Z., Citro, C., Corrado, G.S., Davis, A., Dean, J., Devin, M., Ghemawat, S., Goodfellow, I., Harp, A., Irving, G., Isard, M., Jia, Y, Jozefowicz, R., Kaiser, L., Kudlur, M., Levenberg, J., Mané, D., Monga, R., Moore, S., Murray, D., Olah, C., Schuster, M., Shlens, J., Steiner, B., Sutskever, I., Talwar, K., Tucker, P., Vanhoucke, V., Vasudevan, V., Viégas, F., Vinyals, O., Warden, P., Wattenberg, M., Wicke, M., Yu, Y., Zheng, X.: TensorFlow: Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Systems. https://www.tensorflow.org/ (2015). Accessed 10 May 2023
McMahan, A., Grover, C., Vignola, F.: Chapter 4 - Evaluation of resource risk in solar-project financing. In: Kleissl, J. (ed.) Solar Energy forecasting and Resource Assessment, pp. 81–95. Academic Press, Boston (2013). https://doi.org/10.1016/B978-0-12-397177-7.00004-8
Narvaez, G., Giraldo, L.F., Bressan, M., Pantoja, A.: Machine learning for site-adaptation and solar radiation forecasting. Renew. Energy 167, 333–342 (2021). https://doi.org/10.1016/j.renene.2020.11.089
Oh, M., Kim, C.K., Kim, B., Yun, C., Kim, J.-Y., Kang, Y., Kim, H.-G.: Analysis of minute-scale variability for enhanced separation of direct and diffuse solar irradiance components using machine learning algorithms. Energy 241, 122921 (2022). https://doi.org/10.1016/j.energy.2021.122921
Pedregosa, F., Varoquaux, G., Gramfort, A., Michel, V., Thirion, B., Grisel, O., Blondel, M., Prettenhofer, P., Weiss, R., Dubourg, V., Vanderplas, J., Passos, A., Cournapeau, D., Brucher, M., Perrot, M., Duchesnay, E.: Scikit-learn: Machine learning in Python. J. Mach. Learn Res. 12, 2825–2830 (2011)
Polo, J., Fernández-Peruchena, C., Salamalikis, V., Mazorra-Aguiar, L., Turpin, M., Martín-Pomares, L., Kazantzidis, A., Blanc, P., Remund, J.: Benchmarking on improvement and site-adaptation techniques for modeled solar radiation datasets. Sol. Energy 201, 469–479 (2020). https://doi.org/10.1016/j.solener.2020.03.040
Polo, J., Martín, L., Vindel, J.M.: Correcting satellite derived DNI with systematic and seasonal deviations: Application to India. Renew. Energy 80, 238–243 (2015). https://doi.org/10.1016/j.renene.2015.02.031
Vignola, F.E., McMahan, A.C., Grover, C.N.: Chap. 5 - bankable Solar-Radiation datasets. In: Kleissl, J. (ed.) Solar Energy Forecasting and Resource Assessment, pp. 97–131. Academic Press, Boston (2013)
World Meteorological Organization (WMO): Guide to Instruments and Methods of Observation. Volume I Measurements of Meteorological Variables. WMO, Geneva (2021)
Yadav, A.K., Chandel, S.S.: Solar radiation prediction using Artificial neural network techniques: A review. Renew. Sustain. Energy Rev. 33, 772–781 (2014). https://doi.org/10.1016/j.rser.2013.08.055
Yang, D., Wang, W., Xia, X.: A concise overview on Solar Resource Assessment and forecasting. Adv. Atmos. Sci. 39, 1239–1251 (2022). https://doi.org/10.1007/s00376-021-1372-8
Yang, W., Wei, Y., Wei, H., Chen, Y., Huang, G., Li, X., Li, R., Yao, N., Wang, X., Gu, X., Amin, M.B., Kang, B.: Survey on explainable AI: From approaches, limitations and Applications aspects. Hum-Cent Intell. Syst. 3, 161–188 (2023). https://doi.org/10.1007/s44230-023-00038-y
Zainali, S., Yang, D., Landelius, T., Campana, P.E.: Site adaptation with machine learning for a Northern Europe gridded solar radiation product. https://arxiv.org/abs/2208.04127 (2022). Accessed 14 Sept 2023