Academic Journal
CONCEPT OF AN ENSEMBLE FORECASTING SYSTEM FOR OPTIMIZATION PROBLEMS OF CONTROL OF SOLAR MICROGRID
| Τίτλος: | CONCEPT OF AN ENSEMBLE FORECASTING SYSTEM FOR OPTIMIZATION PROBLEMS OF CONTROL OF SOLAR MICROGRID |
|---|---|
| Πηγή: | POWER ENGINEERING: economics, technique, ecology; No. 3 (2023): 73 Науковий журнал «Енергетика: економіка, технології, екологія»; № 3 (2023): 73 |
| Στοιχεία εκδότη: | NATIONAL TECHNICAL UNIVERSITY OF UKRAINE “IGOR SIKORSKY KYIV POLYTECHNIC INSTITUTE”, 2023. |
| Έτος έκδοσης: | 2023 |
| Θεματικοί όροι: | forecasting system, ensembles of forecasting models, solar power plant, MicroGrid, ensemble architecture, 7. Clean energy, система прогнозування, ансамблі моделей прогнозування, генерація електричної енергії, сонячна електростанція, MicroGrid, ансамблева архітектура |
| Περιγραφή: | Accurate probabilistic forecasts of renewable generation are the driving force for optimizing the operation and management of MicroGrid systems. Combining forecasts of different individual models can improve forecast accuracy, but unlike combining point forecasts, for which simple weighted averaging is often a plausible solution, combining probabilistic forecasts is a much more complex task. Today, ensembles of forecasting models are one of the promising directions for problem solving, where forecasting accuracy is more important than the ability to interpret the model. The main idea of ensembles is the training of several basic models and the aggregation of the results of their work. Empirical studies show that combinations of forecasts, on average, are more likely to produce better forecasts than methods that are based on selecting only one forecasting model. When building ensembles, the issue of ensuring diversity of models and effective training of model members of the ensemble becomes especially relevant. The article is devoted to solving the issues of building an ensemble model for forecasting photovoltaic (PV) power, which combines the results of several basic probabilistic models. Using the ensemble method proposed by the authors can improve forecasting accuracy and reduce the time required for training and evaluation of ensemble member models. Directions and prospects of further research are formulated. Точні ймовірнісні прогнози відновлюваної генерації є рушійною силою для оптимізації експлуатації та управління MicroGrid системами. Комбінація прогнозів, наданих різними індивідуальними моделями, може дозволити підвищити точність прогнозів, однак, на відміну від комбінування точкових прогнозів, для яких просте зважене усереднення часто є вірогідним рішенням, комбінування ймовірнісних прогнозів є набагато складнішим завданням. Сьогодні ансамблі моделей прогнозування є одним із перспективних напрямів розв’язання задач, де прогностична точність важливіша, ніж можливість інтерпретувати модель. Головна ідея ансамблів полягає в навчанні кількох базових моделей та агрегації результатів їх роботи. Емпіричні дослідження показують, що комбінації прогнозів у середньому частіше дають кращі прогнози, ніж методи, які базуються на виборі лише однієї моделі прогнозування. При побудові ансамблів особливої актуальності набуває питання забезпечення різноманітності моделей та ефективного навчання моделей-членів ансамблю. Стаття присвячена розв’язанню питань побудови ансамблевої моделі для прогнозування фотоелектричної (PV) потужності, яка поєднує результати декількох базових імовірнісних моделей. Використання запропонованого авторами ансамблевого методу може підвищити точність прогнозування та зменшити час, необхідний для тренування й оцінки моделей-членів ансамблю. Сформульовані напрями та перспективи подальших досліджень. |
| Τύπος εγγράφου: | Article |
| Περιγραφή αρχείου: | application/pdf |
| Γλώσσα: | English |
| ISSN: | 1813-5420 2308-7382 |
| Σύνδεσμος πρόσβασης: | http://energy.kpi.ua/article/view/289651 |
| Αριθμός Καταχώρησης: | edsair.scientific.p..e525e5fd98f83a2bb69d8aabcf5a58c0 |
| Βάση Δεδομένων: | OpenAIRE |
| ISSN: | 18135420 23087382 |
|---|