پیش‌بینی کوتاه مدت توان فتوولتاییک در نیروگاه خورشیدی به کمک روشهای یادگیری ‏عمیق

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

گروه مهندسی کامپیوتر، دانشگاه بجنورد، بجنورد، ایران

چکیده

امروزه افزایش‎ ‎روزافزون‎ ‎مصرف‎ ‎انرژی در جهان، محدود‎ ‎بودن‎ ‎سوختهای‎ ‎فسیلی و بالابودن میزان آلایندگی آنها، استفاده از انرژی های نو و تجدید ‏پذیر همانند انرژی خورشیدی، باد و گرمایی زمین را مورد توجه همگان قرار داده است. انرژی خورشیدی یکی از این انرژیها است که مزایای ‏متعددی از جمله نداشتن آلودگیهای صوتی و زیست محیطی و‎ ‎رایگان‎ ‎بودن‎ ‎انرژی‎ ‎اولیه دارد.‏‎ ‎با این وجود، میزان توان تولیدی فتوولتاییک در ‏نیروگاهها به علت وابسته بودن به شرایط مختلف از جمله وضعیت آب و هوایی قابل کنترل نیست. این در حالیست که به منظور فراهم آوردن ‏انرژی الکتریکی با کیفیت بالا برای مصرف‌کنندگان نهایی و بهبود قابلیت اطمینان سیستم، نیازمند پیش بینی دقیق آن هستیم. در این تحقیق ‏سه مدل برای پیش‌بینی کوتاه مدت توان خروجی یک نیروگاه پیشنهاد شده که مبتنی بر شبکه عصبی عمیق بوده و از نظر نوع ورودی ها و ‏ساختار شبکه با هم متفاوت هستند. مدلهای پیشنهادی در ساختارشان از شبکه حافظه کوتاه مدت طولانی (‏LSTM‏) استفاده کرده و از توانهای ‏خروجی قبلی و پارامترهای آب و هوایی به عنوان ورودی بهره برده اند. آزمایشهای انجام شده نشان می‌دهد، استفاده از ورودی‌هایی مبتنی بر ‏شرایط آب و هوایی، در کنار توانهای خروجی قبلی منجر به افزایش دقت پیش‌بینی می‌شود. همچنین استفاده از ساختارهای پیچیده‌تر در شبکه، ‏به بهبود کارایی کمک می‌کند‎.‎

کلیدواژه‌ها

موضوعات


- مراجع

[1] A. El hendouzi and A. Bourouhou, Solar photovoltaic power forecasting, Journal of Electrical and Computer Engineering, Vol. 2020, No. 1, pp. 1–21, 2020.
[2] M. Q. Raza, M. Nadarajah, and C. Ekanayake, On recent advances in PV output power forecast, Solar Energy, Vol. 136, No. 1, pp. 125–144, 2016.
[3] G. Li, S. Xie, B. Wang, J. Xin, Y. Li, and S. Du, Photovoltaic power forecasting with a hybrid deep learning approach, IEEE Access, Vol. 8, No. 1, pp. 175871–175880, 2020.
[4] S. Theocharides, G. Makrides, G. E. Georghiou, and A. Kyprianou, Machine learning algorithms for photovoltaic system power output prediction, in IEEE International Energy Conference (ENERGYCON), pp. 1–6, Limassol, Cyprus 2018.
[5] P. Li, K. Zhou, X. Lu, and S. Yang, A hybrid deep learning model for short-term PV power forecasting, Applied Energy, Vol. 259, No. 1, pp. 114216 .1–114216 .11, 2020.
[6] M. Pierro, F. Bucci, M. D. Felice, E. Maggioni, A. Perotto, F. Spada, D. Moser, and C. Cornaro, Deterministic and stochastic approaches for day-ahead solar power forecasting, Journal of Solar Energy Engineering, Vol. 139, No. 2, pp. 021010.1–021010.12, 2017.
[7] R. Azka, W. Soefian, D. R. Aryani, F. H. Jufri, and A. R. Utomo, Modelling of photovoltaic system power prediction based on environmental conditions using neural network single and multiple hidden layers, in IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, Vol. 599, No. 1, pp. 012032.1–012032.6, Bangka Belitung Islands, Indonesia, 2020.
[8] D. Matushkin, А. Bosak, and L. Kulakovskyi, Analysis of factors for forecasting electric power generation by solar power plants, Power Engineering: Economics, Technique, Ecology, Vol. 62, No. 4, pp. 64-69, 2020.
[9] D. Van Tai, Solar photovoltaic power output forecasting using machine learning technique, Journal of Physics: Conference Series, 2019, Vol. 1327, No. 1, pp. 012051.1–012051.5, 2019.
[10] X. Wang, Y. Sun, D. Luo, and J. Peng, Comparative study of machine learning approaches for predicting short-term photovoltaic power output based on weather type classification, Energy, Vol. 240, No. 1, pp. 122733.1–122733.15, 2022.
[11] M. A. F. B. Lima, L. M. Fernández Ramírez, P. C. M. Carvalho, J. G. Batista, and D. M. Freitas, A comparison between deep learning and support vector regression techniques applied to solar forecast in Spain, Journal of Solar Energy Engineering, Vol. 144, No. 1, pp. 010802.1–010802.9, 2021.
[12] A. Dairi, F. Harrou, Y. Sun, and S. Khadraoui, Short-term forecasting of photovoltaic solar power production using variational auto-encoder driven deep learning approach, Applied Sciences, Vol. 10, No. 23, pp. 8400.1–8400.20, 2020.
[13] X. G. Agoua, R. Girard, and G. Kariniotakis, Photovoltaic power forecasting: assessment of the impact of multiple sources of spatio-temporal data on forecast accuracy, Energies, Vol. 14, No. 5, pp. 1432.1–1432.15, 2021.
[14] G. Almonacid-Olleros, G. Almonacid, J. I. Fernandez-Carrasco, and J. M. Quero, Opera.DL: deep learning modelling for photovoltaic system monitoring, in Multidisciplinary Digital Publishing Institute Proceedings, Vol. 31, No. 1, pp. 50.1–50.10, Toledo, Spain, 2019.
[15] K. Wang, X. Qi, and H. Liu, A comparison of day-ahead photovoltaic power forecasting models based on deep learning neural network, Applied Energy, Vol. 251, No. 1, pp. 113315.1–113315.15, 2019.
[16] K. Zaouali, R. Rekik, and R. Bouallegue, Deep learning forecasting based on auto-LSTM model for home solar power systems, in IEEE 16th International Conference on Smart City, pp. 235–242, Exeter, UK, 2018.
[17] C. Pan, J. Tan, D. Feng, and Y. Li, Very short-term solar generation forecasting based on LSTM with temporal attention mechanism, in IEEE 5th International Conference on Computer and Communications (ICCC), pp. 267–271, Chengdu, China, 2019.
[18] K. Wang, X. Qi, and H. Liu, Photovoltaic power forecasting based LSTM-convolutional network, Energy, Vol. 189, No. 1, pp. 116225.1–116225.11, 2019.
[19] Y. Zhang, C. Qin, A. K. Srivastava, C. Jin, and R. K. Sharma, Data-driven day-ahead PV estimation using autoencoder-LSTM and persistence model, IEEE Transactions on Industry Applications, Vol. 56, No. 6, pp. 7185–7192, 2020.
[20] D. Korkmaz, SolarNet: A hybrid reliable model based on convolutional neural network and variational mode decomposition for hourly photovoltaic power forecasting, Applied Energy, Vol. 300, No. 1, pp. 117410.1–117410.20, 2021.
[21] W. Khan, S. Walker, and W. Zeiler, Improved solar photovoltaic energy generation forecast using deep learning-based ensemble stacking approach, Energy, Vol. 240, No. 1, pp. 122812.1–122812.16, 2022.
[22] M. Pierro et al., Multi-model ensemble for day ahead prediction of photovoltaic power generation, Solar Energy, Vol. 134, No. 1, pp. 132–146, 2016.
[23] C. Li, C. Zhou, W. Peng, Y. Lv, and X. Luo, Accurate prediction of short-term photovoltaic power generation via a novel double-input-rule-modules stacked deep fuzzy method, Energy, Vol. 212, No. 1, pp. 118700.1–118700.13, 2020.