IntroductionThe focus on renewable

Introduction
The focus on renewable energy sources is increasing tremendously,
which motivates studies concerning the integration of
renewable sources like wind and solar into existing energy systems.
When the conventional sources are used for power generation, the
generation is predominantly controlled by the machine ratings and
generation capacity of the plant. Hence, there is a lesser need for
short term generation forecasting. But in case of power generation
from renewable energy sources, the generation is uncertain because
the weather is erratic and the generation depends heavily on
weather conditions. Thus there is a dire need to build forecast
models for the generation in order to have better generation
scheduling. Therefore with greater penetration of renewable sources
in power generation, the focus is shifting towards generation
forecasting [1e3]. Considering the advantages of solar energy as a
sustainable energy, power prediction for photovoltaic installations
is a decisive factor. Thus, development and research on solar power
has been rising year by year. The predictions are used to optimize
usage of the solar energy and provide reasonably accurate knowledge
of the solar resource availability at any location [4].
Since the generation of power from solar energy is very erratic
due to its heavy dependence on weather, seasonal changes,
geographical location, time of the day, orientation and position of
panel, etc., the forecasting methods may not give uniformly efficient
results for all regions. A ubiquitously efficient forecast system,
minimizing errors on the behavioural patterns of wind and solar
energy has become a major subject matter of study for researchers
across the globe [5]. Hence there is a need to critically examine the
seasonality and the nature of the data to determine the models that
can be satisfactorily used for prediction of solar power generation.
There are two ways to address the issue of solar prediction. One
is by creating very complex models which best describe nature.
Such models are used by Meteorological departments for weather
forecasts. Computations are highly complex and a very powerful
computer is used to solve the differential equations involved. The
other method is to use statistical data and predict solar irradiance
to a lower accuracy as compared to the former method but with less
computational requirements. For the application of generation
scheduling high accuracy is not demanded. Hence the second
method is opted for in this paper and past data is used to predict the
future using Time series models. This approach cannot be used to
predict weather as accurately as the Meteorological department

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทนำ
มุ่งเน้นไปที่แหล่งพลังงานหมุนเวียนที่เพิ่มขึ้นอย่างมาก
ซึ่งกระตุ้นให้การศึกษาเกี่ยวกับการรวมตัวกันของ
แหล่งพลังงานหมุนเวียนเช่นลมและแสงอาทิตย์เป็นพลังงานที่มีอยู่ในระบบ.
เมื่อแหล่งเดิมที่ใช้สำหรับการผลิตไฟฟ้า
รุ่นที่จะถูกควบคุมโดยส่วนใหญ่การจัดอันดับเครื่องและ
รุ่น กำลังการผลิตของโรงงาน จึงมีความจำเป็นน้อยสำหรับ
การคาดการณ์รุ่นสั้น แต่ในกรณีของการผลิตไฟฟ้า
จากแหล่งพลังงานหมุนเวียนรุ่นมีความไม่แน่นอนเนื่องจาก
สภาพอากาศที่ผิดปกติและรุ่นขึ้นอยู่กับ
สภาพอากาศ ดังนั้นจึงมีความจำเป็นต้องตกระกำลำบากที่จะสร้างการคาดการณ์
สำหรับการสร้างแบบจำลองเพื่อให้มีรุ่นที่ดีกว่า
การตั้งเวลา ดังนั้นด้วยการเจาะมากขึ้นของแหล่งพลังงานทดแทน
ในการผลิตไฟฟ้า, โฟกัสจะขยับไปรุ่นที่
คาดการณ์ [1e3] พิจารณาข้อดีของพลังงานแสงอาทิตย์เป็น
พลังงานที่ยั่งยืน, การคาดการณ์การใช้พลังงานสำหรับการติดตั้งแผงเซลล์แสงอาทิตย์
เป็นปัจจัยชี้ขาด ดังนั้นการพัฒนาและการวิจัยเกี่ยวกับพลังงานแสงอาทิตย์
ที่ได้รับเพิ่มขึ้นทุกปี การคาดการณ์ที่จะใช้ในการเพิ่มประสิทธิภาพ
การใช้พลังงานแสงอาทิตย์และให้ความรู้ที่ถูกต้องเหมาะสม
ของทรัพยากรพลังงานแสงอาทิตย์ที่ตำแหน่งใด ๆ [4].
ตั้งแต่การสร้างไฟฟ้าจากพลังงานแสงอาทิตย์เป็นที่ผิดปกติมาก
เนื่องจากการพึ่งพาหนักในสภาพอากาศที่เปลี่ยนแปลงตามฤดูกาล
ที่ตั้งทางภูมิศาสตร์เวลาของวันปฐมนิเทศและตำแหน่งของ
แผง ฯลฯ วิธีการพยากรณ์อาจจะไม่ให้มีประสิทธิภาพอย่างสม่ำเสมอ
ผลในทุกภูมิภาค ระบบการคาดการณ์ที่มีประสิทธิภาพ ubiquitously,
ลดข้อผิดพลาดในรูปแบบพฤติกรรมของลมและพลังงานแสงอาทิตย์
พลังงานได้กลายเป็นเรื่องที่สำคัญของการศึกษาสำหรับนักวิจัย
ทั่วโลก [5] ดังนั้นมีความจำเป็นต้องตรวจสอบอย่างยิ่ง
ฤดูกาลและลักษณะของข้อมูลในการกำหนดรูปแบบที่
สามารถนำมาใช้เป็นที่น่าพอใจสำหรับการคาดการณ์การผลิตไฟฟ้าพลังงานแสงอาทิตย์.
มีสองวิธีที่จะแก้ไขปัญหาของการทำนายแสงอาทิตย์ที่มี หนึ่ง
คือการสร้างรูปแบบที่ซับซ้อนมากที่อธิบายธรรมชาติที่ดีที่สุด.
รุ่นดังกล่าวจะถูกใช้โดยหน่วยงานอุตุนิยมวิทยาสำหรับสภาพอากาศที่
คาดการณ์ การคำนวณที่มีความซับซ้อนสูงและมีประสิทธิภาพมาก
คอมพิวเตอร์ที่ใช้ในการแก้สมการเชิงอนุพันธ์ที่เกี่ยวข้อง
วิธีการอื่น ๆ คือการใช้ข้อมูลทางสถิติและการคาดการณ์รังสีแสงอาทิตย์
เพื่อความถูกต้องลดลงเมื่อเทียบกับวิธีการเดิม แต่มีน้อยกว่า
ความต้องการการคำนวณ สำหรับการใช้งานของคนรุ่น
การตั้งเวลามีความแม่นยำสูงไม่ได้เรียกร้อง ดังนั้นสอง
วิธีคือเลือกใช้สำหรับในบทความนี้และข้อมูลที่ผ่านมาจะใช้ในการคาดการณ์
ในอนาคตที่ใช้ชุดรูปแบบเวลา วิธีการนี้ไม่สามารถใช้ในการ
คาดการณ์สภาพอากาศเป็นอย่างถูกต้องกรมอุตุนิยมวิทยา

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

บทนำ
มุ่งเน้นแหล่งพลังงานทดแทนเพิ่มขึ้นอย่างมาก
ซึ่งกระตุ้นการศึกษาเกี่ยวกับการบูรณาการของแหล่งพลังงานหมุนเวียนเช่นลมและพลังงานแสงอาทิตย์

เป็นระบบพลังงานที่มีอยู่ เมื่อแหล่งปกติจะใช้สำหรับผลิตพลังงานไฟฟ้า
รุ่นเด่นที่ควบคุมโดยเครื่องคะแนนและ
รุ่นความจุของโรงงาน ดังนั้นมีความต้องการน้อยสำหรับ
สั้นรุ่นการพยากรณ์ แต่ในกรณีของการผลิตพลังงานไฟฟ้า
จากแหล่งพลังงานหมุนเวียน , รุ่นไม่แน่ใจเพราะ
อากาศไม่แน่ไม่นอน และรุ่นพึ่งพา
สภาพอากาศ ดังนั้นจึงต้องหายนะที่จะสร้างโมเดลคาดการณ์
สำหรับรุ่นเพื่อที่จะได้จัดรุ่น
ดีกว่าดังนั้น เมื่อเจาะ
แหล่งพลังงานทดแทนในการผลิตกระแสไฟฟ้า โฟกัสจะเปลี่ยนไปสู่ยุค
การพยากรณ์ [ 1e3 ] พิจารณาข้อดีของพลังงานแสงอาทิตย์เป็นพลังงานที่ยั่งยืนพลังงาน
, การคาดการณ์สำหรับการติดตั้งแผงเซลล์แสงอาทิตย์
เป็นปัจจัยเด็ดขาด ดังนั้นการพัฒนาและวิจัย
พลังงานแสงอาทิตย์ได้รับการเพิ่มขึ้นทุกปี การทำนายจะใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ
การใช้งานของพลังงานแสงอาทิตย์และให้ความรู้ที่ถูกต้องเหมาะสม
ของทรัพยากรพลังงานแสงอาทิตย์ ห้องพักที่ตำแหน่งใด ๆ [ 4 ] .
ตั้งแต่การผลิตไฟฟ้าจากพลังงานแสงอาทิตย์ไม่แน่นอน
เนื่องจากพึ่งพาหนักในอากาศตามฤดูกาล , การเปลี่ยนแปลง ,
ที่ตั้งทางภูมิศาสตร์ , เวลาของวัน , ทิศทางและตำแหน่งของ
แผง ฯลฯ , วิธีการพยากรณ์อาจให้มีประสิทธิภาพอย่างสม่ำเสมอ
ผลการค้นหาสำหรับทุกภูมิภาค ระบบพยากรณ์ระหว่างประสิทธิภาพ
ลดข้อผิดพลาดในรูปแบบพฤติกรรมของลมและพลังงานแสงอาทิตย์
พลังงานได้กลายเป็นประเด็นหลักของการศึกษานักวิจัย
ข้ามโลก [ 5 ] ดังนั้น จำเป็นต้องมีความศึกษา
ฤดูกาลและธรรมชาติของข้อมูลเพื่อกำหนดรูปแบบที่
สามารถสามารถใช้พยากรณ์พลังงานแสงอาทิตย์รุ่น .
มีสองวิธีในการแก้ไขปัญหาของการใช้พลังงานแสงอาทิตย์ หนึ่งคือโดยการสร้างโมเดลที่ซับซ้อนมาก

ซึ่งอธิบายธรรมชาติ รุ่นดังกล่าวถูกใช้โดยหน่วยงานอุตุนิยมวิทยาพยากรณ์อากาศ

การคำนวณมีความซับซ้อนสูงและคอมพิวเตอร์ที่มีประสิทธิภาพ
มาก ใช้ในการแก้สมการอนุพันธ์ที่เกี่ยวข้อง
วิธีอื่น ๆคือการใช้ข้อมูลทางสถิติและพลังงานแสงอาทิตย์เพื่อทำนายดังกล่าว
ถูกต้องลดลงเมื่อเทียบกับวิธีเดิมแต่น้อยกว่า
การคำนวณความต้องการ สำหรับการสร้างตารางมีความแม่นยำสูง
ไม่เรียกร้อง ดังนั้น วิธีที่สอง
ใช้สําหรับในบทความนี้ และข้อมูลในอดีตจะใช้ทำนาย
ในอนาคตโดยใช้แบบจำลองอนุกรมเวลา วิธีนี้ไม่สามารถใช้กับ
พยากรณ์สภาพอากาศเป็นอย่างถูกต้องเป็นกรมอุตุนิยมวิทยา