Deep RNN-Based Photovoltaic Power Short-Term Forecast Using Power IoT Sensors

Photovoltaic (PV) power fluctuations caused by weather changes can lead to short-term mismatches in power demand and supply. Therefore, to operate the power grid efficiently and reliably, short-term PV power forecasts are required against these fluctuations. In this paper, we propose a deep RNN-base...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Energies (Basel) Ročník 14; číslo 2; s. 436
Hlavní autoři:	Ahn, Hyung Keun, Park, Neungsoo
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Basel MDPI AG 01.01.2021
Témata:	Accuracy Algorithms Alternative energy sources Correlation analysis Electricity distribution Experiments Humidity Internet of Things Internet of Things (IoT) Neural networks Onsite photovoltaic power forecasting algorithm recurrent neural networks (RNN) Renewable resources Sensors Solar energy Wavelet transforms Weather Weather forecasting
ISSN:	1996-1073, 1996-1073
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!