Application of artificial neural networks for forecasting photovoltaic system parameters


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

The main element which justifies the installation of a photovoltaic system is the solar energy potential. Various structures of artificial neural networks (ANNs) are used for predicting the sun location, the global solar radiation (GSR) at horizontal and inclined plans. Real meteorological data have been exploited in order to validate the computation results. The ANNs are also carried out to predict the current-voltage characteristics of the photovoltaic module. It can be concluded that the ANNs effectively predict the behavior of photovoltaic system parameters with good a coefficient of determination.

Об авторах

Lalia Miloudi

University M’HamedBougara of Boumerdès

Автор, ответственный за переписку.
Email: lamiloudi@univ-boumerdes.dz
Алжир, Boumerdès

Dalila Acheli

University M’HamedBougara of Boumerdès

Email: lamiloudi@univ-boumerdes.dz
Алжир, Boumerdès

Mohamed Kesraoui

University M’HamedBougara of Boumerdès

Email: lamiloudi@univ-boumerdes.dz
Алжир, Boumerdès

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Allerton Press, Inc., 2017

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).