Entscheidungstechnik zur Vorhersage der solarer Strahlung unter Anwendung rekurrenter neuronaler Netze für die kurzzeitige Leistungsabgabe von Photovoltaiksystemen

In den letzten Jahren wird die Einführung einer erneuerbaren Energiequelle wie Solarenergie erwartet. Allerdings ist die solarer Strahlung nicht konstant und die Leistungsabgabe von Photovoltaik(PV)-Systemen wird von Wetterbedingungen beeinflusst. Es ist schwierig, die genaue Leistungsabgabe eines PV-Systems zu ermitteln. Um die Leistungsabgabe des PV-Systems so genau wie möglich vorherzusagen, schlägt dieses Papier eine Entscheidungstechnik für ein Vorhersagemodell zur kurzzeitigen Leistungsabgabe eines PV-Systems basierend auf der Vorhersage der solarer Strahlung vor. Die Anwendung rekurrenter neuronaler Netze (RNN) wird in diesem Papier zur Vorhersage der solarer Strahlung aufgezeigt. Die vorgeschlagene Methode in diesem Papier erfordert keine komplizierten Berechnungen, sondern ein mathematisches Modell mit nur nützlichen Wetterdaten. Die Validität des vorgeschlagenen RNN wird durch den Vergleich der Simulationsresultate der Vorhersage solarer Strahlung mit den Ergebnissen anderer Methoden bestätigt.