[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
صفحه اصلی::
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
برای نویسندگان::
برای داوران::
ثبت نام و اشتراک::
صاحب امتیاز::
درباره انجمن::
تماس با ما::
تسهیلات پایگاه::
cope::
metrics::
تعارض منافع::
::
پایگاه های نمایه کننده
..
DOI
کلیک کنید
..
IEEE
..
DOR

..
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
:: دوره 13، شماره 3 - ( 9-1403 ) ::
جلد 13 شماره 3 صفحات 0-0 برگشت به فهرست نسخه ها
ارائه‌ی یک مدل دینامیکی برای پیش بینی کوتاه مدت تابش دریافتی از خورشید
ایوب میرطاوسی*1 ، سپهر طباطبائی1
1- دانشگاه اصفهان
چکیده:   (423 مشاهده)
یکی از روش‌هایی که در دهه اخیر برای تولید انرژی الکتریکی به شدت مورد استقبال قرار گرفته، استفاده از سلول‌های خورشیدی است. در این سلول‌ها توان تولیدی با تابش دریافتی مستقیماً در ارتباط است و از آنجا که همه پارامترهای مهم از جمله جهت گیری، کنترل سوئیج زنی و ... به توان تولیدی وابسته است، پیش بینی میزان تابش برای بهبود عملکرد نیروگاه خورشیدی بسیار مفید خواهد بود. هدف اصلی این مقاله آن است که یک معادله دینامیکی برای پیش‌بینی تابش دریافتی از خورشید پیشنهاد نماید. بدین منظور داده‌های تابش در نظر گرفته می‌شود و سپس روندی برای تشخیص مرتبه مدل پیشنهاد شده و نهایتاً مدل ارائه می‌گردد.
 
واژه‌های کلیدی: پیش‌بینی کوتاه مدت، شبکه عصبی چند لایه، رهگیری نقطه حداکثر توان، مدل دینامیکی
     
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: برق و کامپیوتر
دریافت: 1401/9/21 | پذیرش: 1402/11/2 | انتشار: 1404/1/17
فهرست منابع
1. [24] میرطاوسی, سید ایوب, طباطبائی, & سید سپهر. (2022). مدلسازی دینامیکی رابطه بین میزان ویسکوالاستیک بودن بافت نرم و حالت لحظه ای آن. مدل سازی در مهندسی, 20(69)
2. [1] Jestin-Fleury, N. (1994). International energy agency. World energy outlook. Politique étrangère, 59(2), 564-565.
3. [2] Halkos, G. E., & Gkampoura, E. C. (2020). Reviewing usage, potentials, and limitations of renewable energy sources. Energies, 13(11), 2906. [DOI:10.3390/en13112906]
4. [3] Pierro, M., Cornaro, C., Moser, D., Betti, A., Morschella, M., Collino, E., ... & van Sark, W. G. J. H. M. (2020). Regional solar power forecasting 2020.
5. [4] Pavan, A. M., & Lughi, V. (2012, December). Photovoltaics in Italy: Toward grid parity in the residential electricity market. In 2012 24th International Conference on Microelectronics (ICM) (pp. 1-4). IEEE. [DOI:10.1109/ICM.2012.6471415]
6. [5] Zulkifly, Z. A. I. M., Baharin, K. A., & Gan, C. K. (2021). Improved Machine Learning Model Selection Techniques for Solar Energy Forecasting Applications. International Journal of Renewable Energy Research (IJRER), 11(1), 308-319.
7. [6] Pavan, A. M., & Lughi, V. (2013, June). Grid parity in the Italian commercial and industrial electricity market. In 2013 International Conference on Clean Electrical Power (ICCEP) (pp. 332-335). IEEE. [DOI:10.1109/ICCEP.2013.6587010]
8. [7] Ahmed, R., Sreeram, V., Mishra, Y., & Arif, M. D. (2020). A review and evaluation of the state-of-the-art in PV solar power forecasting: Techniques and optimization. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 124, 109792. [DOI:10.1016/j.rser.2020.109792]
9. [8] Raza, M. Q., Nadarajah, M., & Ekanayake, C. (2016). On recent advances in PV output power forecast. Solar Energy, 136, 125-144. [DOI:10.1016/j.solener.2016.06.073]
10. [9] Zhang, X., Li, Y., Lu, S., Hamann, H. F., Hodge, B. M., & Lehman, B. (2018). A solar time based analog ensemble method for regional solar power forecasting. IEEE Transactions on Sustainable Energy, 10(1), 268-279. [DOI:10.1109/TSTE.2018.2832634]
11. [10] Yang, D., Kleissl, J., Gueymard, C. A., Pedro, H. T., & Coimbra, C. F. (2018). History and trends in solar irradiance and PV power forecasting: A preliminary assessment and review using text mining. Solar Energy, 168, 60-101. [DOI:10.1016/j.solener.2017.11.023]
12. [11] Ciechulski, T., & Osowski, S. (2014). Badanie jakości predykcji obciążeń elektroenergetycznych za pomocą sieci neuronowych SVM, RBF i MLP. Przegląd Elektrotechniczny, 90(8), 148-151.
13. [12] Yona, A., Senjyu, T., Saber, A. Y., Funabashi, T., Sekine, H., & Kim, C. H. (2008, July). Application of neural network to 24-hour-ahead generating power forecasting for PV system. In 2008 IEEE Power and Energy Society General Meeting-Conversion and Delivery of Electrical Energy in the 21st Century (pp. 1-6). IEEE. [DOI:10.1109/PES.2008.4596295]
14. [13] Dralus, G., Mazur, D., Gołębiowski, M., & Gołębiowski, L. (2018, June). One day-ahead forecasting at different time periods of energy production in photovoltaic systems using neural networks. In 2018 International Symposium on Electrical Machines (SME) (pp. 1-5). IEEE. [DOI:10.1109/ISEM.2018.8442996]
15. [14] Wang, J., Qian, Z., Wang, J., & Pei, Y. (2020). Hour-ahead photovoltaic power forecasting using an analog plus neural network ensemble method. Energies, 13(12), 3259. [DOI:10.3390/en13123259]
16. [15] Visser, L., AlSkaif, T., & van Sark, W. (2022). Operational day-ahead solar power forecasting for aggregated PV systems with a varying spatial distribution. Renewable Energy, 183, 267-282. [DOI:10.1016/j.renene.2021.10.102]
17. [16] Tafticht, T., Agbossou, K., Doumbia, M. L., & Cheriti, A. (2008). An improved maximum power point tracking method for photovoltaic systems. Renewable energy, 33(7), 1508-1516. [DOI:10.1016/j.renene.2007.08.015]
18. [17] Gergaud, O., Multon, B., & Ahmed, H. B. (2002, August). Analysis and experimental validation of various photovoltaic system models. In Electrimacs (p. 6p).
19. [18] Yue, M., & Wang, X. (2014). A revised incremental conductance MPPT algorithm for solar PV generation systems. arXiv preprint arXiv:1405.4890.
20. [19] Muni, T. V., & Lalitha, S. V. N. L. (2020). Implementation of control strategies for optimum utilization of solar photovoltaic systems with energy storage systems. International Journal of Renewable Energy Research, 10(2).
21. [20] Pakkiraiah, B., & Sukumar, G. D. (2016). Research survey on various MPPT performance issues to improve the solar PV system efficiency. [DOI:10.1155/2016/8012432]
22. [21] Lunde, P. J. (1980). Solar thermal engineering: space heating and hot water systems.
23. [22] Nijegorodov, N., Devan, K. R. S., Jain, P. K., & Carlsson, S. (1994). Atmospheric transmittance models and an analytical method to predict the optimum slope of an absorber plate, variously oriented at any latitude. Renewable Energy, 4(5), 529-543. [DOI:10.1016/0960-1481(94)90215-1]
24. [23] https://solargostaran.com/files/manuals/Taban/Taban%2072cell%20Poly%20panels-320%20to%20330%20watt.pdf



XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Mirtavoosi A, Tabatabaei S. A dynamic modeling approach for short-term prediction of sun radiation. ieijqp 2024; 13 (3)
URL: http://ieijqp.ir/article-1-943-fa.html

میرطاوسی ایوب، طباطبائی سپهر. ارائه‌ی یک مدل دینامیکی برای پیش بینی کوتاه مدت تابش دریافتی از خورشید. نشریه کیفیت و بهره وری صنعت برق ایران. 1403; 13 (3)

URL: http://ieijqp.ir/article-1-943-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 13، شماره 3 - ( 9-1403 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی- پژوهشی کیفیت و بهره وری صنعت برق ایران Iranian Electric Industry Journal of Quality and Productivity
Persian site map - English site map - Created in 0.05 seconds with 40 queries by YEKTAWEB 4710