Key points are not available for this paper at this time.
تعتبر تنبؤات إنتاج الطاقة الشمسية على المدى الطويل قضية مهمة في تصميم الشبكات الصغيرة. يعتمد تنبؤ إنتاج الطاقة الشمسية بشكل أساسي على تنبؤ إشعاع الشمس. في هذه الورقة، تم اقتراح نهج التعلم العميق باستخدام وحدات التعزيز المتكررة (GRUs) للتنبؤ بإشعاع الشمس الساعي واليومي لمدة سنة قادمة. تم مقارنة نموذج GRU المقترح مع الطرق المتقدمة مثل الذاكرة الطويلة القصيرة (LSTM)، والشبكات العصبية المتكررة (RNN)، والانحدار باستخدام دعم المتجهات (SVR)، ونماذج الشبكات العصبية الأمامية (FFNN) والنموذج العددي. تم التحقق من فعاليته في تنبؤ إشعاع الشمس على المدى الطويل مقارنة بالطرق الأخرى.
أجرى أسلم وآخرون (Mon ،) دراسة حول هذا السؤال.