تاثیر داده‌کاوی در پیش بینی تولید برق خورشیدی

شبکه عصبی

برای پیش‌بینی تولید انرژی خورشیدی با استفاده از شبکه‌های عصبی، می‌توان به صورت زیر عمل کرد:

• جمع‌آوری داده‌ها: در ابتدا لازم است تا داده‌های مربوط به تابش خورشید و تولید انرژی خورشیدی را جمع‌آوری کنیم. این داده‌ها شامل انواع فرمت‌هایی مثل CSV، Excel یا TXT می‌شوند.
• پیش‌پردازش داده‌ها: بعد از جمع‌آوری داده‌ها، نیاز است تا آن‌ها را مرتب کرده و پیش‌پردازش کنیم. در این مرحله، داده‌هایی که به شکل غیر قابل استفاده هستند، از آن‌ها حذف می‌شوند. به عنوان مثال، داده‌هایی که با مقدار سطح خطا بالا همراه هستند یا داده‌هایی که دارای مقدار پرت (Outlier) هستند حذف می‌شوند.
• تقسیم داده: در این مرحله، داده‌ها به دو قسمت تقسیم می‌شود، یک قسمت برای آموزش شبکه عصبی و قسمت دیگر برای تست و اعتبار سنجی شبکه عصبی.
• ساخت مدل شبکه عصبی: پس از تقسیم داده‌ها، نیاز است تا مدل شبکه عصبی را ساخته و آن را با داده‌های قبلی تطبیق دهیم. برای این کار، لازم است تا فضای هایپرپارامتر (Hyperparameter Space) را جستجو کنیم تا بهترین مدل را برای پیش‌بینی تولید انرژی خورشیدی پیدا کنیم.
• ارزیابی مدل: پس از سنجش مدل، باید آن را با داده‌های تست ارزیابی کرد تا دقت و صحت پیش‌بینی‌ها را بسنجیم.
• استفاده از مدل: پس از این که مدل شبکه عصبی با دقت و صحت بالا ساخته شد، می‌توان از آن برای پیش‌بینی تولید انرژی خورشیدی در زمان‌های مختلف استفاده کرد.

برای مطالعه بیشتر در حوزه پیش بینی تولید نیروگاه خورشیدی با استفاده از شبکه های عصبی می توانید به مقالات زیر مراجعه کنید.

• Short-term solar power forecasting using Support Vector Regression and feed-forward NN این مقاله درباره پیش‌بینی تولید انرژی خورشیدی در دوره کوتاه مدت با استفاده از روش‌های یادگیری ماشین، به ویژه الگوریتم پشتیبانی بردار (Support Vector Regression) و شبکه عصبی با پرسپترونهای چندلایه (Feed-forward Neural Network) صحبت می‌کند. این پژوهش سعی دارد که با استفاده از اطلاعات هواشناسی و تاریخچه تولید انرژی خورشیدی ، تولید انرژی خورشیدی در آینده را با دقت و بالاترین راندمان پیش‌بینی کند. این پیش‌بینی‌ها به کمک الگوریتم‌های یادگیری ماشین و پردازش داده‌های زمانی انجام می‌شود.
• Application of support vector machine models for forecasting solar and wind energy resources: A review این مقاله درباره استفاده از مدل‌های ماشین بردار پشتیبان (SVM) جهت پیش‌بینی منابع انرژی خورشیدی و بادی است. در این مقاله، روش‌های مختلفی برای پیش‌بینی منابع انرژی خورشیدی و بادی با استفاده از مدل‌های SVM معرفی شده است. نتایج حاصل از این پژوهش‌ها نشان می‌دهد که مدل‌های SVM می‌توانند به عنوان یک روش قدرتمند برای پیش‌بینی منابع انرژی خورشیدی و بادی استفاده شوند. این مقاله برای دانشمندان، مهندسان و سایر افرادی که در زمینه انرژی خورشیدی و بادی فعالیت می‌کنند، مفید است.
• A new hybrid model for wind speed forecasting combining long short-term memory neural network, decomposition methods and grey wolf optimizer این مقاله در حوزه پیش‌بینی سرعت باد با استفاده از یک مدل ترکیبی جدید کار می‌کند که شامل یک شبکه عصبی حافظه کوتاه مدت طولانی (LSTM)، روش‌های تجزیه و تحلیل و بهینه‌ساز خودکار گرگ خاکستری (GWO) می‌باشد. این مدل سعی دارد با استفاده از ترکیب این سه روش، دقت پیش‌بینی سرعت باد را بالا برده و نتایج به دست آمده را با سایر مدل‌های قبلی مقایسه کند. LSTM به عنوان یک شبکه عصبی عمیق و قدرتمند در پیش‌بینی داده‌های زمانی، روش‌های تجزیه و تحلیل برای تجزیه تاریخچه سرعت باد به دوره‌های زمانی کوتاهتر و بهینه‌ساز GWO برای بهینه‌سازی پارامترهای مدل استفاده می‌شود. این مدل در نهایت با استفاده از داده‌های واقعی سرعت باد، عملکرد خود را ارزیابی کرده و نتایج بهبود چشمگیری نسبت به مدل‌های قبلی داشته است.
• Optimized Machine Learning-Based Forecasting Model for Solar Power Generation by Using Crow Search Algorithm and Seagull Optimization Algorithm این مقاله در حوزه پیشبینی تولید انرژی خورشیدی با استفاده از الگوریتم های ماشین برداری بهینه شده است. الگوریتم های Crow Search و Seagull Optimization جهت به دست آوردن نتایج بهتر در پیشبینی میزان تولید انرژی خورشیدی در نظر گرفته شده‌اند. به عبارت دیگر، این مقاله به عنوان یک الگوریتم پیشبینی تولید انرژی خورشیدی با رویکرد های بهینه سازی الگوریتمی معرفی شده است. به کمک این الگوریتم ها می‌توان میزان تولید انرژی خورشیدی را با دقت بیشتری پیش‌بینی کرد و در نتیجه برای مدیریت بهتر این منبع انرژی نسبت به الگوریتم های قبلی پیشرفت بیشتری داشت.