A New Hybrid Forecasting Model for Solar Energy Output

2023

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/eeeic/icpseurope57605.2023.10194845
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

In recent years, photovoltaic solar power plants have been widely adopted worldwide due to their favorable energy potential and accessibility. However, despite its accessibility, the output power characteristics of solar energy are inherently unstable. When integrating this energy generation into the power grid, the presence of unbalanced electric currents can adversely affect various control components of the system. Consequently, there is a growing demand for accurate short-term power forecasting. This paper introduces a novel hybrid model to address the aforementioned challenge. The proposed method encompasses three interconnected networks: Boost by Refinement (BF), Mixture of Experts (MoE), and Enhanced MoE (EMoE). Within these networks, the problem space is initially divided into distinct classes, which are then combined using a specific approach. The obtained results provide compelling evidence supporting the effectiveness and superiority of the proposed method.