The increasing use of renewable ene

The increasing use of renewable energy sources necessitates accurate forecasting models for generation
scheduling. Amongst the renewable sources, solar and wind have gained acceptance and are being
increasingly used in distributed generation. The main problem with these sources is the dependence of
their power output on natural environmental parameters at a given point of time. This paper proposes
time series models for short-term prediction of solar irradiance from which solar power can be predicted.
The predictions are done for 1 day ahead using different time-series models. For each model, these
predicted values are compared with the actual values for the next day and graphs are plotted. Basic timeseries models such as moving average and exponential smoothing were tested. The decomposition
model is proposed, where the measured data is decomposed into seasonal and trend patterns and each of
them predicted separately. The model was developed for different durations of data, to identify the best
possible set of data. It is observed from the results that the prediction with decomposition model for 2
months data gave the best result with around 9.28% error.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การใช้แหล่งพลังงานหมุนเวียนเพิ่มขึ้น necessitates แบบจำลองการคาดการณ์ที่ถูกต้องสำหรับรุ่นการจัดกำหนดการ ตั้งอยู่ท่ามกลางแหล่งทดแทน พลังงานแสงอาทิตย์และลมได้รับการยอมรับ และกำลังขึ้นใช้ในการสร้างการกระจาย ปัญหาหลักของแหล่งข้อมูลเหล่านี้เป็นการพึ่งพาของผลผลิตพลังงานของพารามิเตอร์ด้านสิ่งแวดล้อมธรรมชาติที่จุดกำหนดเวลา กระดาษนี้เสนอแบบจำลองชุดเวลาสำหรับการพยากรณ์ระยะสั้นของ irradiance พลังงานแสงอาทิตย์ซึ่งสามารถคาดการณ์พลังงานแสงอาทิตย์ทำการคาดคะเนสำหรับ 1 วันข้างหน้าโดยใช้แบบชุดเวลาที่แตกต่าง สำหรับแต่ละรุ่น เหล่านี้ค่าคาดการณ์มีการเปรียบเทียบกับค่าที่แท้จริงในวันถัดไป และเป็นพล็อตกราฟ ทดสอบรุ่น timeseries พื้นฐานเช่นย้ายเฉลี่ย และเนนราบเรียบ การเน่ารูปแบบนำเสนอ ซึ่งแยกข้อมูลที่วัดมาเป็นตามฤดูกาล และแนวโน้มรูปแบบและแต่ละได้คาดการณ์ไว้ต่างหาก รุ่นได้รับการพัฒนาในช่วงเวลาต่าง ๆ ของข้อมูล การระบุส่วนชุดข้อมูลได้ เป็นการตรวจสอบจากผลที่ทำนาย ด้วยการแยกส่วนประกอบรุ่น 2ข้อมูลเดือนให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด มีประมาณ 9.28% ผิดพลาด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การใช้แหล่งพลังงานที่จำเป็นต้องถูกต้องพยากรณ์ที่เหมาะสมสำหรับรุ่น
การตั้งเวลา ท่ามกลางแหล่งพลังงานทดแทน พลังงานแสงอาทิตย์ และพลังงานลม ได้รับการยอมรับและมีการใช้มากขึ้นในรุ่นกระจาย
. ปัญหาหลักกับแหล่งที่มาเหล่านี้เป็นที่พึ่งพาของ
พลังออกพารามิเตอร์ด้านสิ่งแวดล้อมธรรมชาติที่จุดที่กำหนดของเวลาบทความนี้เสนอ
แบบจำลองอนุกรมเวลาพยากรณ์ระยะสั้นของพลังงานแสงอาทิตย์ ซึ่งพลังงานดังกล่าวสามารถทำนาย คาดการณ์
เสร็จ 1 วันล่วงหน้า โดยใช้แบบจำลองอนุกรมเวลาที่แตกต่างกัน สำหรับแต่ละรูปแบบเหล่านี้
ทำนายค่าเมื่อเทียบกับมูลค่าที่แท้จริงสำหรับวันถัดไปและกราฟจะเริ่มแล้วแบบจำลองสมการพื้นฐาน เช่น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และปรับให้เรียบแบบเอ็กซ์โปเนนเชียลได้ถูกทดสอบ การย่อยสลาย
แบบเสนอ ซึ่งวัดเป็นข้อมูลย่อยสลายไปตามฤดูกาลและแนวโน้มรูปแบบและแต่ละ
พวกเขาทำนายต่างหาก รุ่นที่ถูกพัฒนาขึ้นสำหรับระยะเวลาที่แตกต่างกันของข้อมูล การระบุที่ดีที่สุด
ที่สุดชุดของข้อมูลมันเป็นที่สังเกตจากผลที่ทำนายด้วยรูปแบบการสลายตัว 2
เดือนข้อมูลที่ให้ผลที่ดีที่สุดกับรอบ ,
% ข้อผิดพลาด