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Paulescu, Marius, Nicoleta Stefu, Ciprian Dughir, Robert Blaga, Andreea Sabadus, Eugenia Paulescu et Sorin Bojin. « Online Forecasting of the Solar Energy Production ». Annals of West University of Timisoara - Physics 60, no 1 (1 août 2018) : 104–10. http://dx.doi.org/10.2478/awutp-2018-0011.
Texte intégralPicault, D., B. Raison, S. Bacha, J. de la Casa et J. Aguilera. « Forecasting photovoltaic array power production subject to mismatch losses ». Solar Energy 84, no 7 (juillet 2010) : 1301–9. http://dx.doi.org/10.1016/j.solener.2010.04.009.
Texte intégralAgoua, Xwegnon Ghislain, Robin Girard et George Kariniotakis. « Short-Term Spatio-Temporal Forecasting of Photovoltaic Power Production ». IEEE Transactions on Sustainable Energy 9, no 2 (avril 2018) : 538–46. http://dx.doi.org/10.1109/tste.2017.2747765.
Texte intégralMilicevic, Marina, et Budimirka Marinovic. « Machine learning methods in forecasting solar photovoltaic energy production ». Thermal Science, no 00 (2023) : 150. http://dx.doi.org/10.2298/tsci230402150m.
Texte intégralCastillo-Rojas, Wilson, Juan Bekios-Calfa et César Hernández. « Daily Prediction Model of Photovoltaic Power Generation Using a Hybrid Architecture of Recurrent Neural Networks and Shallow Neural Networks ». International Journal of Photoenergy 2023 (18 avril 2023) : 1–19. http://dx.doi.org/10.1155/2023/2592405.
Texte intégralJakoplić, A., S. Vlahinić, B. Dobraš et D. Franković. « Sky Image Analysis and Solar Power Forecasting : A Convolutional Neural Network Approach ». Renewable Energy and Power Quality Journal 21, no 1 (juillet 2023) : 456–61. http://dx.doi.org/10.24084/repqj21.355.
Texte intégralCordeiro-Costas, Moisés, Daniel Villanueva, Pablo Eguía-Oller et Enrique Granada-Álvarez. « Machine Learning and Deep Learning Models Applied to Photovoltaic Production Forecasting ». Applied Sciences 12, no 17 (31 août 2022) : 8769. http://dx.doi.org/10.3390/app12178769.
Texte intégralRangel-Heras, Eduardo, César Angeles-Camacho, Erasmo Cadenas-Calderón et Rafael Campos-Amezcua. « Short-Term Forecasting of Energy Production for a Photovoltaic System Using a NARX-CVM Hybrid Model ». Energies 15, no 8 (13 avril 2022) : 2842. http://dx.doi.org/10.3390/en15082842.
Texte intégralSarmas, Elissaios, Sofoklis Strompolas, Vangelis Marinakis, Francesca Santori, Marco Antonio Bucarelli et Haris Doukas. « An Incremental Learning Framework for Photovoltaic Production and Load Forecasting in Energy Microgrids ». Electronics 11, no 23 (29 novembre 2022) : 3962. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11233962.
Texte intégralBachici, Miroslav-Andrei, et Arpad Gellert. « Modeling Electricity Consumption and Production in Smart Homes using LSTM Networks ». International Journal of Advanced Statistics and IT&C for Economics and Life Sciences 10, no 1 (1 décembre 2020) : 80–89. http://dx.doi.org/10.2478/ijasitels-2020-0009.
Texte intégralRogus, Radomir, Maciej Sołtysik et Rafał Czapaj. « Application of similarity analysis in PV sources generation forecasting for energy clusters ». E3S Web of Conferences 84 (2019) : 01009. http://dx.doi.org/10.1051/e3sconf/20198401009.
Texte intégralJakoplić, Alen, Dubravko Franković, Juraj Havelka et Hrvoje Bulat. « Short-Term Photovoltaic Power Plant Output Forecasting Using Sky Images and Deep Learning ». Energies 16, no 14 (17 juillet 2023) : 5428. http://dx.doi.org/10.3390/en16145428.
Texte intégralCabezón, L., L. G. B. Ruiz, D. Criado-Ramón, E. J. Gago et M. C. Pegalajar. « Photovoltaic Energy Production Forecasting through Machine Learning Methods : A Scottish Solar Farm Case Study ». Energies 15, no 22 (20 novembre 2022) : 8732. http://dx.doi.org/10.3390/en15228732.
Texte intégralTheocharides, Spyros, Marios Theristis, George Makrides, Marios Kynigos, Chrysovalantis Spanias et George E. Georghiou. « Comparative Analysis of Machine Learning Models for Day-Ahead Photovoltaic Power Production Forecasting ». Energies 14, no 4 (18 février 2021) : 1081. http://dx.doi.org/10.3390/en14041081.
Texte intégralYang, Huixuan, Ming Su, Xin Li, Ruizhao Zhang et Jinhui Liu. « Distributed Energy Grid-Connected Dense Data Forecasting Technology Based on Federated Learning ». Journal of Physics : Conference Series 2592, no 1 (1 septembre 2023) : 012013. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2592/1/012013.
Texte intégralOneto, Luca, Federica Laureri, Michela Robba, Federico Delfino et Davide Anguita. « Data-Driven Photovoltaic Power Production Nowcasting and Forecasting for Polygeneration Microgrids ». IEEE Systems Journal 12, no 3 (septembre 2018) : 2842–53. http://dx.doi.org/10.1109/jsyst.2017.2688359.
Texte intégralvan der Meer, D. W., J. Widén et J. Munkhammar. « Review on probabilistic forecasting of photovoltaic power production and electricity consumption ». Renewable and Sustainable Energy Reviews 81 (janvier 2018) : 1484–512. http://dx.doi.org/10.1016/j.rser.2017.05.212.
Texte intégralMonteiro, Claudio, L. Alfredo Fernandez-Jimenez, Ignacio J. Ramirez-Rosado, Andres Muñoz-Jimenez et Pedro M. Lara-Santillan. « Short-Term Forecasting Models for Photovoltaic Plants : Analytical versus Soft-Computing Techniques ». Mathematical Problems in Engineering 2013 (2013) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2013/767284.
Texte intégralKhalyasmaa, Alexandra I., Stanislav A. Eroshenko, Valeriy A. Tashchilin, Hariprakash Ramachandran, Teja Piepur Chakravarthi et Denis N. Butusov. « Industry Experience of Developing Day-Ahead Photovoltaic Plant Forecasting System Based on Machine Learning ». Remote Sensing 12, no 20 (18 octobre 2020) : 3420. http://dx.doi.org/10.3390/rs12203420.
Texte intégralFara, Laurentiu, Alexandru Diaconu, Dan Craciunescu et Silvian Fara. « Forecasting of Energy Production for Photovoltaic Systems Based on ARIMA and ANN Advanced Models ». International Journal of Photoenergy 2021 (3 août 2021) : 1–19. http://dx.doi.org/10.1155/2021/6777488.
Texte intégralCantillo-Luna, Sergio, Ricardo Moreno-Chuquen, David Celeita et George Anders. « Deep and Machine Learning Models to Forecast Photovoltaic Power Generation ». Energies 16, no 10 (15 mai 2023) : 4097. http://dx.doi.org/10.3390/en16104097.
Texte intégralDawan, Promphak, Kobsak Sriprapha, Songkiate Kittisontirak, Terapong Boonraksa, Nitikorn Junhuathon, Wisut Titiroongruang et Surasak Niemcharoen. « Comparison of Power Output Forecasting on the Photovoltaic System Using Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Systems and Particle Swarm Optimization-Artificial Neural Network Model ». Energies 13, no 2 (10 janvier 2020) : 351. http://dx.doi.org/10.3390/en13020351.
Texte intégralBracale, Antonio, Guido Carpinelli, Annarita Di Fazio et Shahab Khormali. « Advanced, Cost-Based Indices for Forecasting the Generation of Photovoltaic Power ». International Journal of Emerging Electric Power Systems 15, no 1 (23 janvier 2014) : 77–91. http://dx.doi.org/10.1515/ijeeps-2013-0131.
Texte intégralOuédraogo, Sarah, Ghjuvan Antone Faggianelli, Guillaume Pigelet, Jean Laurent Duchaud et Gilles Notton. « Application of Optimal Energy Management Strategies for a Building Powered by PV/Battery System in Corsica Island ». Energies 13, no 17 (1 septembre 2020) : 4510. http://dx.doi.org/10.3390/en13174510.
Texte intégralSumorek, Mateusz, et Adam Idzkowski. « Time Series Forecasting for Energy Production in Stand-Alone and Tracking Photovoltaic Systems Based on Historical Measurement Data ». Energies 16, no 17 (2 septembre 2023) : 6367. http://dx.doi.org/10.3390/en16176367.
Texte intégralDrałus, Grzegorz, Damian Mazur, Jacek Kusznier et Jakub Drałus. « Application of Artificial Intelligence Algorithms in Multilayer Perceptron and Elman Networks to Predict Photovoltaic Power Plant Generation ». Energies 16, no 18 (19 septembre 2023) : 6697. http://dx.doi.org/10.3390/en16186697.
Texte intégralLehmann, Jonathan, Christian Koessler, Lina Ruiz Gomez et Stijn Scheerlinck. « Benchmark of eight commercial solutions for deterministic intra-day solar forecast ». EPJ Photovoltaics 14 (2023) : 15. http://dx.doi.org/10.1051/epjpv/2023006.
Texte intégralDairi, Abdelkader, Fouzi Harrou, Ying Sun et Sofiane Khadraoui. « Short-Term Forecasting of Photovoltaic Solar Power Production Using Variational Auto-Encoder Driven Deep Learning Approach ». Applied Sciences 10, no 23 (25 novembre 2020) : 8400. http://dx.doi.org/10.3390/app10238400.
Texte intégralHussain, Altaf, Zulfiqar Ahmad Khan, Tanveer Hussain, Fath U. Min Ullah, Seungmin Rho et Sung Wook Baik. « A Hybrid Deep Learning-Based Network for Photovoltaic Power Forecasting ». Complexity 2022 (5 octobre 2022) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2022/7040601.
Texte intégralFernandez-Jimenez, L. Alfredo, Sonia Terreros-Olarte, Alberto Falces, Pedro M. Lara-Santillan, Enrique Zorzano-Alba et Pedro J. Zorzano-Santamaria. « Probabilistic reference model for hourly PV power generation forecasting ». E3S Web of Conferences 152 (2020) : 01002. http://dx.doi.org/10.1051/e3sconf/202015201002.
Texte intégralAlomari, Mohammad H., Jehad Adeeb et Ola Younis. « PVPF tool : an automatedWeb application for real-time photovoltaic power forecasting ». International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) 9, no 1 (1 février 2019) : 34. http://dx.doi.org/10.11591/ijece.v9i1.pp34-41.
Texte intégralSinkovics, B., et B. Hartmann. « Analysing Effect of Solar Photovoltaic Production on Load Curves and their Forecasting ». Renewable Energy and Power Quality Journal 1 (avril 2018) : 760–65. http://dx.doi.org/10.24084/repqj16.462.
Texte intégralMellit, A., A. Massi Pavan et V. Lughi. « Short-term forecasting of power production in a large-scale photovoltaic plant ». Solar Energy 105 (juillet 2014) : 401–13. http://dx.doi.org/10.1016/j.solener.2014.03.018.
Texte intégralGao, Li, Hong et Long. « Short-Term Forecasting of Power Production in a Large-Scale Photovoltaic Plant Based on LSTM ». Applied Sciences 9, no 15 (5 août 2019) : 3192. http://dx.doi.org/10.3390/app9153192.
Texte intégralXue, Jizhong, Zaohui Kang, Chun Sing Lai, Yu Wang, Fangyuan Xu et Haoliang Yuan. « Distributed Generation Forecasting Based on Rolling Graph Neural Network (ROLL-GNN) ». Energies 16, no 11 (31 mai 2023) : 4436. http://dx.doi.org/10.3390/en16114436.
Texte intégralRicci, Leonardo, et Davide Papurello. « A Prediction Model for Energy Production in a Solar Concentrator Using Artificial Neural Networks ». International Journal of Energy Research 2023 (27 juillet 2023) : 1–20. http://dx.doi.org/10.1155/2023/9196506.
Texte intégralKonstantinou, Maria, Stefani Peratikou et Alexandros G. Charalambides. « Solar Photovoltaic Forecasting of Power Output Using LSTM Networks ». Atmosphere 12, no 1 (18 janvier 2021) : 124. http://dx.doi.org/10.3390/atmos12010124.
Texte intégralPandžić, Franko, et Tomislav Capuder. « Advances in Short-Term Solar Forecasting : A Review and Benchmark of Machine Learning Methods and Relevant Data Sources ». Energies 17, no 1 (23 décembre 2023) : 97. http://dx.doi.org/10.3390/en17010097.
Texte intégralGutiérrez, Leidy, Julian Patiño et Eduardo Duque-Grisales. « A Comparison of the Performance of Supervised Learning Algorithms for Solar Power Prediction ». Energies 14, no 15 (22 juillet 2021) : 4424. http://dx.doi.org/10.3390/en14154424.
Texte intégralLi, Zhaoxuan, SM Rahman, Rolando Vega et Bing Dong. « A Hierarchical Approach Using Machine Learning Methods in Solar Photovoltaic Energy Production Forecasting ». Energies 9, no 1 (19 janvier 2016) : 55. http://dx.doi.org/10.3390/en9010055.
Texte intégralPopławski, Tomasz, Sebastian Dudzik et Piotr Szeląg. « Forecasting of Energy Balance in Prosumer Micro-Installations Using Machine Learning Models ». Energies 16, no 18 (20 septembre 2023) : 6726. http://dx.doi.org/10.3390/en16186726.
Texte intégralSalimbeni, Andrea, Mario Porru, Luca Massidda et Alfonso Damiano. « A Forecasting-Based Control Algorithm for Improving Energy Managment in High Concentrator Photovoltaic Power Plant Integrated with Energy Storage Systems ». Energies 13, no 18 (9 septembre 2020) : 4697. http://dx.doi.org/10.3390/en13184697.
Texte intégralYang, Heng, et Weisong Wang. « Prediction of photovoltaic power generation based on LSTM and transfer learning digital twin ». Journal of Physics : Conference Series 2467, no 1 (1 mai 2023) : 012015. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2467/1/012015.
Texte intégralJe, Seung-Mo, Hyeyoung Ko et Jun-Ho Huh. « Accurate Demand Forecasting : A Flexible and Balanced Electric Power Production Big Data Virtualization Based on Photovoltaic Power Plant ». Energies 14, no 21 (21 octobre 2021) : 6915. http://dx.doi.org/10.3390/en14216915.
Texte intégralAlomari, Mohammad H., Jehad Adeeb et Ola Younis. « Solar Photovoltaic Power Forecasting in Jordan using Artificial Neural Networks ». International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) 8, no 1 (1 février 2018) : 497. http://dx.doi.org/10.11591/ijece.v8i1.pp497-504.
Texte intégralLobato-Nostroza, Oscar, Gerardo Marx Chávez-Campos, Antony Morales-Cervantes, Yvo Marcelo Chiaradia-Masselli, Rafael Lara-Hernández, Adriana del Carmen Téllez-Anguiano et Miguelangel Fraga-Aguilar. « Predictive Modeling of Photovoltaic Panel Power Production through On-Site Environmental and Electrical Measurements Using Artificial Neural Networks ». Metrology 3, no 4 (30 octobre 2023) : 347–64. http://dx.doi.org/10.3390/metrology3040021.
Texte intégralAatif Mohi Ud Din, Vivek Gupta. « Forecasting and Prediction of Solar Energy in Solar Photovoltaic Plants ». Tuijin Jishu/Journal of Propulsion Technology 44, no 4 (24 octobre 2023) : 1457–69. http://dx.doi.org/10.52783/tjjpt.v44.i4.1080.
Texte intégralHuertas Tato, Javier, et Miguel Centeno Brito. « Using Smart Persistence and Random Forests to Predict Photovoltaic Energy Production ». Energies 12, no 1 (29 décembre 2018) : 100. http://dx.doi.org/10.3390/en12010100.
Texte intégralCollino, Elena, et Dario Ronzio. « Exploitation of a New Short-Term Multimodel Photovoltaic Power Forecasting Method in the Very Short-Term Horizon to Derive a Multi-Time Scale Forecasting System ». Energies 14, no 3 (2 février 2021) : 789. http://dx.doi.org/10.3390/en14030789.
Texte intégralBugała, Artur, et Karol Bednarek. « The use of computer simulations and measurements in determining the energy efficiency of photovoltaic installations ». ITM Web of Conferences 19 (2018) : 01021. http://dx.doi.org/10.1051/itmconf/20181901021.
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