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Sangrody, Hossein, Morteza Sarailoo, Ning Zhou, Nhu Tran, Mahdi Motalleb et Elham Foruzan. « Weather forecasting error in solar energy forecasting ». IET Renewable Power Generation 11, no 10 (11 juillet 2017) : 1274–80. http://dx.doi.org/10.1049/iet-rpg.2016.1043.
Texte intégralChaudhary, Pankaj, Rohith Gattu, Soundarajan Ezekiel et James Allen Rodger. « Forecasting Solar Radiation ». Journal of Cases on Information Technology 23, no 4 (octobre 2021) : 1–21. http://dx.doi.org/10.4018/jcit.296263.
Texte intégralEl hendouzi, Abdelhakim, et Abdennaser Bourouhou. « Solar Photovoltaic Power Forecasting ». Journal of Electrical and Computer Engineering 2020 (31 décembre 2020) : 1–21. http://dx.doi.org/10.1155/2020/8819925.
Texte intégralA. G. M. Amarasinghe, P., N. S. Abeygunawardana, T. N. Jayasekara, E. A. J. P. Edirisinghe et S. K. Abeygunawardane. « Ensemble models for solar power forecasting—a weather classification approach ». AIMS Energy 8, no 2 (2020) : 252–71. http://dx.doi.org/10.3934/energy.2020.2.252.
Texte intégralPaulescu, 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 intégralNath, N. C., W. Sae-Tang et C. Pirak. « Machine Learning-Based Solar Power Energy Forecasting ». Journal of the Society of Automotive Engineers Malaysia 4, no 3 (1 septembre 2020) : 307–22. http://dx.doi.org/10.56381/jsaem.v4i3.25.
Texte intégralMadhiarasan, Manoharan, Mohamed Louzazni et Brahim Belmahdi. « Statistical Analysis of Novel Ensemble Recursive Radial Basis Function Neural Network Performance on Global Solar Irradiance Forecasting ». Journal of Electrical and Computer Engineering 2023 (28 mars 2023) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2023/2554355.
Texte intégralAl-Ali, Elham M., Yassine Hajji, Yahia Said, Manel Hleili, Amal M. Alanzi, Ali H. Laatar et Mohamed Atri. « Solar Energy Production Forecasting Based on a Hybrid CNN-LSTM-Transformer Model ». Mathematics 11, no 3 (28 janvier 2023) : 676. http://dx.doi.org/10.3390/math11030676.
Texte intégralChodakowska, Ewa, Joanicjusz Nazarko, Łukasz Nazarko, Hesham S. Rabayah, Raed M. Abendeh et Rami Alawneh. « ARIMA Models in Solar Radiation Forecasting in Different Geographic Locations ». Energies 16, no 13 (28 juin 2023) : 5029. http://dx.doi.org/10.3390/en16135029.
Texte intégralVennila, C., Anita Titus, T. Sri Sudha, U. Sreenivasulu, N. Pandu Ranga Reddy, K. Jamal, Dayadi Lakshmaiah, P. Jagadeesh et Assefa Belay. « Forecasting Solar Energy Production Using Machine Learning ». International Journal of Photoenergy 2022 (30 avril 2022) : 1–7. http://dx.doi.org/10.1155/2022/7797488.
Texte intégralZwane, Nosipho, Henerica Tazvinga, Christina Botai, Miriam Murambadoro, Joel Botai, Jaco de Wit, Brighton Mabasa, Siphamandla Daniel et Tafadzwanashe Mabhaudhi. « A Bibliometric Analysis of Solar Energy Forecasting Studies in Africa ». Energies 15, no 15 (29 juillet 2022) : 5520. http://dx.doi.org/10.3390/en15155520.
Texte intégralCheon, Jae ho, Jung-Tae Lee, Hyun-Goo Kim, Yong-Heack Kang, Chang-Yeol Yun, Chang Ki Kim, Bo-Young Kim et al. « Trend Review of Solar Energy Forecasting Technique ». Journal of the Korean Solar Energy Society 39, no 4 (1 août 2019) : 41–54. http://dx.doi.org/10.7836/kses.2019.39.4.041.
Texte intégralInman, Rich H., Hugo T. C. Pedro et Carlos F. M. Coimbra. « Solar forecasting methods for renewable energy integration ». Progress in Energy and Combustion Science 39, no 6 (décembre 2013) : 535–76. http://dx.doi.org/10.1016/j.pecs.2013.06.002.
Texte intégralWang, Huaning, Yihua Yan, Han He, Xin Huang, Xinghua Dai, Xiaoshuai Zhu, Zhanle Du, Hui Zhao et Yan Yan. « Numerical Short-Term Solar Activity Forecasting ». Proceedings of the International Astronomical Union 13, S335 (juillet 2017) : 243–49. http://dx.doi.org/10.1017/s1743921318000534.
Texte intégralSudharshan, Konduru, C. Naveen, Pradeep Vishnuram, Damodhara Venkata Siva Krishna Rao Krishna Rao Kasagani et Benedetto Nastasi. « Systematic Review on Impact of Different Irradiance Forecasting Techniques for Solar Energy Prediction ». Energies 15, no 17 (28 août 2022) : 6267. http://dx.doi.org/10.3390/en15176267.
Texte intégralKorneychuk, B. V. « Forecasting the solar energy development in the region ». Regional nye issledovaniya, no 3 (2020) : 16–25. http://dx.doi.org/10.5922/1994-5280-2020-3-2.
Texte intégralIheanetu, Kelachukwu J. « Solar Photovoltaic Power Forecasting : A Review ». Sustainability 14, no 24 (19 décembre 2022) : 17005. http://dx.doi.org/10.3390/su142417005.
Texte intégralPospíchal, Jiří, Martin Kubovčík et Iveta Dirgová Luptáková. « Solar Irradiance Forecasting with Transformer Model ». Applied Sciences 12, no 17 (2 septembre 2022) : 8852. http://dx.doi.org/10.3390/app12178852.
Texte intégralAssaf, Abbas Mohammed, Habibollah Haron, Haza Nuzly Abdull Hamed, Fuad A. Ghaleb, Sultan Noman Qasem et Abdullah M. Albarrak. « A Review on Neural Network Based Models for Short Term Solar Irradiance Forecasting ». Applied Sciences 13, no 14 (19 juillet 2023) : 8332. http://dx.doi.org/10.3390/app13148332.
Texte intégralMukaram, Muhammad Zillullah, et Fadhilah Yusof. « Solar radiation forecast using hybrid SARIMA and ANN model ». Malaysian Journal of Fundamental and Applied Sciences 13, no 4-1 (5 décembre 2017) : 346–50. http://dx.doi.org/10.11113/mjfas.v13n4-1.895.
Texte intégralVeda Swaroop, M., et P. Linga Reddy. « Solar and Wind Power Forecasting with Optimal ARIMA Parameters ». International Journal of Engineering & ; Technology 7, no 1.8 (9 février 2018) : 201. http://dx.doi.org/10.14419/ijet.v7i1.8.16402.
Texte intégralMohsin, Syed Muhammad, Tahir Maqsood et Sajjad Ahmed Madani. « Solar and Wind Energy Forecasting for Green and Intelligent Migration of Traditional Energy Sources ». Sustainability 14, no 23 (6 décembre 2022) : 16317. http://dx.doi.org/10.3390/su142316317.
Texte intégralWoo, JongRoul, Hye-Jeong Lee et Sung-Yoon Huh. « Forecasting Solar Photovoltaic and Wind Power Deployment in South Korea : An Innovation Diffusion Approach ». Journal of Energy Engineering 31, no 1 (31 mars 2022) : 16–29. http://dx.doi.org/10.5855/energy.2022.31.1.016.
Texte intégralAl-Jaafreh, Tamer Mushal, et Abdullah Al-Odienat. « The Solar Energy Forecasting by Pearson Correlation using Deep Learning Techniques ». EARTH SCIENCES AND HUMAN CONSTRUCTIONS 2 (2 août 2022) : 158–63. http://dx.doi.org/10.37394/232024.2022.2.19.
Texte intégralManjili, Yashar Sahraei, Rolando Vega et Mo M. Jamshidi. « Data-Analytic-Based Adaptive Solar Energy Forecasting Framework ». IEEE Systems Journal 12, no 1 (mars 2018) : 285–96. http://dx.doi.org/10.1109/jsyst.2017.2769483.
Texte intégralKaur, Amanpreet, Lukas Nonnenmacher, Hugo T. C. Pedro et Carlos F. M. Coimbra. « Benefits of solar forecasting for energy imbalance markets ». Renewable Energy 86 (février 2016) : 819–30. http://dx.doi.org/10.1016/j.renene.2015.09.011.
Texte intégralEroshenko, Stanislav, Elena Kochneva, Pavel Kruchkov et Aleksandra Khalyasmaa. « Solar Power Plant Generation Short-Term Forecasting Model ». MATEC Web of Conferences 208 (2018) : 04004. http://dx.doi.org/10.1051/matecconf/201820804004.
Texte intégralArias, Mariz B., et Sungwoo Bae. « Design Models for Power Flow Management of a Grid-Connected Solar Photovoltaic System with Energy Storage System ». Energies 13, no 9 (29 avril 2020) : 2137. http://dx.doi.org/10.3390/en13092137.
Texte intégralZhen, Zhao, Zheng Wang, Fei Wang, Zengqiang Mi et Kangping Li. « Research on a cloud image forecasting approach for solar power forecasting ». Energy Procedia 142 (décembre 2017) : 362–68. http://dx.doi.org/10.1016/j.egypro.2017.12.057.
Texte intégralPašić, Lejla, Azra Pašić, Alija Pašić et István Vokony. « ANN-Based Large-Scale Cooperative Solar Generation Forecasting ». Renewable Energy and Power Quality Journal 20 (septembre 2022) : 559–63. http://dx.doi.org/10.24084/repqj20.367.
Texte intégralPark, Jinwoong, Sungwoo Park, Jonghwa Shim et Eenjun Hwang. « Domain Hybrid Day-Ahead Solar Radiation Forecasting Scheme ». Remote Sensing 15, no 6 (17 mars 2023) : 1622. http://dx.doi.org/10.3390/rs15061622.
Texte intégralAslam, Muhammad, Jae-Myeong Lee, Hyung-Seung Kim, Seung-Jae Lee et Sugwon Hong. « Deep Learning Models for Long-Term Solar Radiation Forecasting Considering Microgrid Installation : A Comparative Study ». Energies 13, no 1 (27 décembre 2019) : 147. http://dx.doi.org/10.3390/en13010147.
Texte intégralWang, Hui, Jianbo Sun et Weijun Wang. « Photovoltaic Power Forecasting Based on EEMD and a Variable-Weight Combination Forecasting Model ». Sustainability 10, no 8 (26 juillet 2018) : 2627. http://dx.doi.org/10.3390/su10082627.
Texte intégralBoland, John. « Characterising Seasonality of Solar Radiation and Solar Farm Output ». Energies 13, no 2 (18 janvier 2020) : 471. http://dx.doi.org/10.3390/en13020471.
Texte intégralAslam, Muhammad, Jae-Myeong Lee, Mustafa Altaha, Seung-Jae Lee et Sugwon Hong. « AE-LSTM Based Deep Learning Model for Degradation Rate Influenced Energy Estimation of a PV System ». Energies 13, no 17 (24 août 2020) : 4373. http://dx.doi.org/10.3390/en13174373.
Texte intégralMohamad Radzi, Putri Nor Liyana, Muhammad Naveed Akhter, Saad Mekhilef et Noraisyah Mohamed Shah. « Review on the Application of Photovoltaic Forecasting Using Machine Learning for Very Short- to Long-Term Forecasting ». Sustainability 15, no 4 (6 février 2023) : 2942. http://dx.doi.org/10.3390/su15042942.
Texte intégralZhou, Hangxia, Qian Liu, Ke Yan et Yang Du. « Deep Learning Enhanced Solar Energy Forecasting with AI-Driven IoT ». Wireless Communications and Mobile Computing 2021 (18 juin 2021) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2021/9249387.
Texte intégralBalal, Afshin, Yaser Pakzad Jafarabadi, Ayda Demir, Morris Igene, Michael Giesselmann et Stephen Bayne. « Forecasting Solar Power Generation Utilizing Machine Learning Models in Lubbock ». Emerging Science Journal 7, no 4 (12 juillet 2023) : 1052–62. http://dx.doi.org/10.28991/esj-2023-07-04-02.
Texte intégralHasanah, P., S. A. Wiradinata et M. Azka. « Forecasting approach for solar power based on weather parameters (Case study : East Kalimantan) ». Journal of Physics : Conference Series 2106, no 1 (1 novembre 2021) : 012022. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2106/1/012022.
Texte intégralWang, Ching-Hsin, Kuo-Ping Lin, Yu-Ming Lu et Chih-Feng Wu. « Deep Belief Network with Seasonal Decomposition for Solar Power Output Forecasting ». International Journal of Reliability, Quality and Safety Engineering 26, no 06 (décembre 2019) : 1950029. http://dx.doi.org/10.1142/s0218539319500293.
Texte intégralCarrera, Berny, et Kwanho Kim. « Comparison Analysis of Machine Learning Techniques for Photovoltaic Prediction Using Weather Sensor Data ». Sensors 20, no 11 (1 juin 2020) : 3129. http://dx.doi.org/10.3390/s20113129.
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 intégralBorunda, Monica, Adrián Ramírez, Raul Garduno, Gerardo Ruíz, Sergio Hernandez et O. A. Jaramillo. « Photovoltaic Power Generation Forecasting for Regional Assessment Using Machine Learning ». Energies 15, no 23 (24 novembre 2022) : 8895. http://dx.doi.org/10.3390/en15238895.
Texte intégralLi, Xianglong, Longfei Ma, Ping Chen, Hui Xu, Qijing Xing, Jiahui Yan, Siyue Lu, Haohao Fan, Lei Yang et Yongqiang Cheng. « Probabilistic solar irradiance forecasting based on XGBoost ». Energy Reports 8 (août 2022) : 1087–95. http://dx.doi.org/10.1016/j.egyr.2022.02.251.
Texte intégralOh, Myeongchan, Chang Ki Kim, Boyoung Kim, Changyeol Yun, Yong-Heack Kang et Hyun-Goo Kim. « Spatiotemporal Optimization for Short-Term Solar Forecasting Based on Satellite Imagery ». Energies 14, no 8 (15 avril 2021) : 2216. http://dx.doi.org/10.3390/en14082216.
Texte intégralXIE, Jingrui, et Tao HONG. « Load forecasting using 24 solar terms ». Journal of Modern Power Systems and Clean Energy 6, no 2 (27 janvier 2018) : 208–14. http://dx.doi.org/10.1007/s40565-017-0374-0.
Texte intégralSherozbek, Jumaboev, Jaewoo Park, Mohammad Shaheer Akhtar et O.-Bong Yang. « Transformers-Based Encoder Model for Forecasting Hourly Power Output of Transparent Photovoltaic Module Systems ». Energies 16, no 3 (27 janvier 2023) : 1353. http://dx.doi.org/10.3390/en16031353.
Texte intégralIsma’il, Muhammad, et Salisu Aliyu. « Daily Solar Radiation Forecasting for Northwest Nigeria Using Long Short-Term Memory ». International Journal of Science for Global Sustainability 9, no 1 (31 mars 2023) : 8. http://dx.doi.org/10.57233/ijsgs.v9i1.407.
Texte intégralSingh, Yogesh, et Amarendra Singh. « Forecasting Solar Radiation by the Machine Learning Algorithm & ; their Different Techniques ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, no 11 (30 novembre 2022) : 406–11. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.47345.
Texte intégralAhmed, Rohail, Hafiz Muhammad Khurram Ali et Qasim Habib. « Development of Decision Support System for Solar Farm Location on CPEC using GIS and Forecasting ». International Journal of Advanced Natural Sciences and Engineering Researches 7, no 5 (21 juin 2023) : 93–99. http://dx.doi.org/10.59287/ijanser.908.
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