Short-Term Forecasting of Photovoltaic Solar Power Production Using Variational Auto-Encoder Driven Deep Learning Approach

The accurate modeling and forecasting of the power output of photovoltaic (PV) systems are critical to efficiently managing their integration in smart grids, delivery, and storage. This paper intends to provide efficient short-term forecasting of solar power production using Variational AutoEncoder...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	Applied sciences Jg. 10; H. 23; S. 8400
Hauptverfasser:	Dairi, Abdelkader, Harrou, Fouzi, Sun, Ying, Khadraoui, Sofiane
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	MDPI AG 01.12.2020
Schlagworte:	data-driven deep learning photovoltaic power forecasting RNN variational autoencoders
ISSN:	2076-3417, 2076-3417
Online-Zugang:	Volltext
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