Synopsis
Acteurs du marché de l'énergie (investisseurs, producteurs d'électricité, opérateurs de réseau, consommateurs, etc.) sont confrontés à des défis potentiels tels que la demande croissante en énergie, les nouveaux modes de consommation d'énergie, l'intégration de sources d'énergie renouvelables (intermittentes) dans les réseaux électriques et l'évolution des réseaux électriques. Cet ouvrage étudie la possibilité de prédire la production d'une installation photovoltaïque autoconsommatrice par des réseaux de neurones artificiels. Nous avons comparé deux architectures de réseaux neuronaux (en boucle et sans boucle) par rapport à la régression multivariée afin d'avoir un outil efficace et fiable pour prédire la production d'une installation PV basée sur des données météorologiques (soleil et température ambiante). Pour ce faire, nous avons utilisé les données de surveillance d'une plante sur une période de 72 jours pour construire, entraîner et tester deux topologies de réseau neuronal (Boucle et déboucle. ed) qui sont formés avec l'algorithme Levenberg-Marquardt.
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Predicting the output of a PV plant
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Our Knowledge Publishing, 2021
ISBN 10 : 6203354201
ISBN 13 : 9786203354201
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Predicting the output of a PV plant
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Our Knowledge Publishing, 2021
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Predicting the output of a PV plant
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Our Knowledge Publishing Feb 2021, 2021
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Energy market players (investors, power producers, grid operators, consumers, etc.) are facing potential challenges such as the growing demand for energy, new patterns of energy consumption, the integration of (intermittent) renewable energy sources into power grids and the evolution of power grids.This book investigates the possibility of predicting the production of a self-consuming photovoltaic installation by artificial neural networks. We cross-compared two neural network architectures (looped and unlooped) with respect to multivariate regression in order to have an efficient and reliable tool for predicting the production of a PV installation based on meteorological data (sunshine and ambient temperature).To do so, we used monitoring data of a plant over a 72-day period to build, train and test two neural network topologies (looped and unlooped) which are trained with the Levenberg-Marquardt algorithm. 64 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9786203354201
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Predicting the output of a PV plant
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Predicting the output of a PV plant
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Energy market players (investors, power producers, grid operators, consumers, etc.) are facing potential challenges such as the growing demand for energy, new patterns of energy consumption, the integration of (intermittent) renewable energy sources into power grids and the evolution of power grids.This book investigates the possibility of predicting the production of a self-consuming photovoltaic installation by artificial neural networks. We cross-compared two neural network architectures (looped and unlooped) with respect to multivariate regression in order to have an efficient and reliable tool for predicting the production of a PV installation based on meteorological data (sunshine and ambient temperature).To do so, we used monitoring data of a plant over a 72-day period to build, train and test two neural network topologies (looped and unlooped) which are trained with the Levenberg-Marquardt algorithm.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 64 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9786203354201
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Predicting the output of a PV plant : Application of artificial neural networks
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Our Knowledge Publishing, 2021
ISBN 10 : 6203354201
ISBN 13 : 9786203354201
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Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Energy market players (investors, power producers, grid operators, consumers, etc.) are facing potential challenges such as the growing demand for energy, new patterns of energy consumption, the integration of (intermittent) renewable energy sources into power grids and the evolution of power grids.This book investigates the possibility of predicting the production of a self-consuming photovoltaic installation by artificial neural networks. We cross-compared two neural network architectures (looped and unlooped) with respect to multivariate regression in order to have an efficient and reliable tool for predicting the production of a PV installation based on meteorological data (sunshine and ambient temperature).To do so, we used monitoring data of a plant over a 72-day period to build, train and test two neural network topologies (looped and unlooped) which are trained with the Levenberg-Marquardt algorithm. N° de réf. du vendeur 9786203354201
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Predicting the output of a PV plant | Application of artificial neural networks
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Our Knowledge Publishing, 2021
ISBN 10 : 6203354201
ISBN 13 : 9786203354201
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Taschenbuch. Etat : Neu. Predicting the output of a PV plant | Application of artificial neural networks | Abdou Aziz Cissé (u. a.) | Taschenbuch | Englisch | 2021 | Our Knowledge Publishing | EAN 9786203354201 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu. N° de réf. du vendeur 119741851
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