Littérature scientifique sur le sujet « SOLAR POWER FORECASTING »
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Articles de revues sur le sujet "SOLAR POWER FORECASTING"
El 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 intégralK., D., et Isha I. « Solar Power Forecasting : A Review ». International Journal of Computer Applications 145, no 6 (15 juillet 2016) : 28–50. http://dx.doi.org/10.5120/ijca2016910728.
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 intégralKim, Kihan, et Jin Hur. « Weighting Factor Selection of the Ensemble Model for Improving Forecast Accuracy of Photovoltaic Generating Resources ». Energies 12, no 17 (28 août 2019) : 3315. http://dx.doi.org/10.3390/en12173315.
Texte intégralDivya, R., et S. Umamaheswari. « Solar Power Forecasting Methods – A Review ». International Journal of Advanced Science and Engineering 9, no 1 (1 août 2022) : 2591–98. http://dx.doi.org/10.29294/ijase.9.1.2022.2591-2598.
Texte intégralOkhorzina, Alena, Alexey Yurchenko et Artem Kozloff. « Autonomous Solar-Wind Power Forecasting Systems ». Advanced Materials Research 1097 (avril 2015) : 59–62. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.1097.59.
Texte intégralBacher, Peder, Henrik Madsen et Henrik Aalborg Nielsen. « Online short-term solar power forecasting ». Solar Energy 83, no 10 (octobre 2009) : 1772–83. http://dx.doi.org/10.1016/j.solener.2009.05.016.
Texte intégralKumar, R. Dhilip, Prakash K, P. Abirama Sundari et Sathya S. « A Hybrid Machine Learning Model for Solar Power Forecasting ». E3S Web of Conferences 387 (2023) : 04003. http://dx.doi.org/10.1051/e3sconf/202338704003.
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 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 intégralThèses sur le sujet "SOLAR POWER FORECASTING"
Wang, Zheng. « Solar Power Forecasting ». Thesis, The University of Sydney, 2019. https://hdl.handle.net/2123/21248.
Texte intégralIsaksson, Emil, et Conde Mikael Karpe. « Solar Power Forecasting with Machine Learning Techniques ». Thesis, KTH, Matematisk statistik, 2018. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-229065.
Texte intégralSänkta produktionskostnader och ökad effektivitet har de senaste åren gjort solceller till ett attraktivt alternativ som energikälla. Detta har lett till en stor ökning av dess användning runt om i världen. Parallellt med denna utveckling har större tillgänglighet av data samt datorers förbättrade beräkningskapacitet möjliggjort förbättrade prediktionsresultat för maskininlärningsmetoder. Det finns för många aktörer anledning att intressera sig för prediktion av solcellers energiproduktion och från denna utgångspunkt kan maskininlärningsmetoder samt tidsserieanalys användas. I denna studie jämför vi hur metoder från de båda fälten presterar på fem olika geografiska områden i Sverige. Vi finner att tidsseriemodeller är komplicerade att implementera på grund av solcellernas icke-stationära tidsserier. I kontrast till detta visar sig maskininlärningstekniker enklare att implementera. Specifikt finner vi att artificiella neurala nätverk och så kallade Gradient Boosting Regression Trees presterar bäst i genomsnitt över de olika geografiska områdena.
Almquist, Isabelle, Ellen Lindblom et Alfred Birging. « Workplace Electric Vehicle Solar Smart Charging based on Solar Irradiance Forecasting ». Thesis, Uppsala universitet, Institutionen för teknikvetenskaper, 2017. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-323319.
Texte intégralKim, Byungyu. « Solar Energy Generation Forecasting and Power Output Optimization of Utility Scale Solar Field ». DigitalCommons@CalPoly, 2020. https://digitalcommons.calpoly.edu/theses/2149.
Texte intégralD, Pepe. « New techniques for solar power forecasting and building energy management ». Doctoral thesis, Università di Siena, 2019. http://hdl.handle.net/11365/1072873.
Texte intégralRudd, Timothy Robert. « BENEFITS OF NEAR-TERM CLOUD LOCATION FORECASTING FOR LARGE SOLAR PV ». DigitalCommons@CalPoly, 2011. https://digitalcommons.calpoly.edu/theses/597.
Texte intégralvan, der Meer Dennis. « Spatio-temporal probabilistic forecasting of solar power, electricity consumption and net load ». Licentiate thesis, Uppsala universitet, Fasta tillståndets fysik, 2018. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-363448.
Texte intégralBarbieri, Florian Benjamin Eric. « Random Finite Sets Based Very Short-Term Solar Power Forecasting Through Cloud Tracking ». Thesis, Curtin University, 2019. http://hdl.handle.net/20.500.11937/77126.
Texte intégralUppling, Hugo, et Adam Eriksson. « Single and multiple step forecasting of solar power production : applying and evaluating potential models ». Thesis, Uppsala universitet, Institutionen för teknikvetenskaper, 2019. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-384340.
Texte intégralLorenzo, Antonio Tomas, et Antonio Tomas Lorenzo. « Short-Term Irradiance Forecasting Using an Irradiance Monitoring Network, Satellite Imagery, and Data Assimilation ». Diss., The University of Arizona, 2017. http://hdl.handle.net/10150/624494.
Texte intégralLivres sur le sujet "SOLAR POWER FORECASTING"
United States. Bureau of Labor Statistics, dir. Careers in solar power. Washington, D.C.] : U.S. Bureau of Labor Statistics, 2011.
Trouver le texte intégralRay, George, Bush Brian, National Renewable Energy Laboratory (U.S.) et Colorado Renewable Energy Conference (2009), dir. Estimating solar PV output using modern space/time geostatistics. Golden, Colo.] : National Renewable Energy Laboratory, 2009.
Trouver le texte intégralNational Renewable Energy Laboratory (U.S.) et IEEE Photovoltaic Specialists Conference (37th : 2011 : Seattle, Wash.), dir. An economic analysis of photovoltaics versus traditional energy sources : Where are we now and where might we be in the near future ? : preprint. Golden, Colo.] : National Renewable Energy Laboratory, 2011.
Trouver le texte intégralSolar Energy Technologies Program (U.S.), National Renewable Energy Laboratory (U.S.) et IEEE Photovoltaic Specialists Conference (37th : 2011 : Seattle, Wash.), dir. An economic analysis of photovoltaics versus traditional energy sources : Where are we now and where might we be in the near future ? [Golden, Colo.] : National Renewable Energy Laboratory, U.S. Dept. of Energy, Office of Energy Efficienty and Renewable Energy, 2011.
Trouver le texte intégralPaulescu, Marius. Weather Modeling and Forecasting of PV Systems Operation. London : Springer London, 2013.
Trouver le texte intégralLipták, Béla G. Post-oil energy technology : The world's first solar-hydrogen demonstration power plant. Boca Raton : CRC Press, 2009.
Trouver le texte intégralEuropean Commission. Directorate-General for Energy et European Photovoltaic Industry Association, dir. Photovoltaics in 2010. Luxembourg : Office for Official Publications of the European Communities, 1996.
Trouver le texte intégralNelson, Brent P. Potential of Photovoltaics. Washington, D.C : National Renewable Energy Laboratory, 2008.
Trouver le texte intégralLiptak, Bela G. Post-oil energy technology : After the age of fossil fuels. Boca Raton, Fl : Taylor & Francis, 2008.
Trouver le texte intégralWiley, John. Photovoltaic Materials : An Analysis of Emerging Technology and Markets (Technical Insights, R-259). John Wiley & Sons Inc, 1999.
Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "SOLAR POWER FORECASTING"
Khurana, Agrim, Ankit Dabas, Vaibhav Dhand, Rahul Kumar, Bhavnesh Kumar et Arjun Tyagi. « Solar Power Forecasting ». Dans Artificial Intelligence for Solar Photovoltaic Systems, 23–41. Boca Raton : CRC Press, 2022. http://dx.doi.org/10.1201/9781003222286-2.
Texte intégralZack, John W. « Wind and Solar Forecasting ». Dans Power Electronics and Power Systems, 135–65. Cham : Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-55581-2_4.
Texte intégralWang, Zheng, Irena Koprinska et Mashud Rana. « Solar Power Forecasting Using Pattern Sequences ». Dans Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2017, 486–94. Cham : Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-68612-7_55.
Texte intégralSyu, Jia-Hao, Chi-Fang Chao et Mu-En Wu. « Forecasting System for Solar-Power Generation ». Dans Recent Challenges in Intelligent Information and Database Systems, 65–72. Singapore : Springer Singapore, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-16-1685-3_6.
Texte intégralPiazza, Antonino, et Giuseppe Faso. « Concentrated Solar Power : Ontologies for Solar Radiation Modeling and Forecasting ». Dans Advances in Intelligent Systems and Computing, 325–37. Cham : Springer International Publishing, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-03992-3_23.
Texte intégralShareef Syed, Mahaboob, Ch V. Suresh, B. Sreenivasa Raju, M. Ravindra Babu et Y. S. Kishore Babu. « Forecasting of Wind Power Using Hybrid Machine Learning Approach ». Dans Wind and Solar Energy Applications, 27–34. Boca Raton : CRC Press, 2023. http://dx.doi.org/10.1201/9781003321897-3.
Texte intégralLin, Yang, Irena Koprinska, Mashud Rana et Alicia Troncoso. « Pattern Sequence Neural Network for Solar Power Forecasting ». Dans Communications in Computer and Information Science, 727–37. Cham : Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-36802-9_77.
Texte intégralDahl, Astrid, et Edwin Bonilla. « Scalable Gaussian Process Models for Solar Power Forecasting ». Dans Data Analytics for Renewable Energy Integration : Informing the Generation and Distribution of Renewable Energy, 94–106. Cham : Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-71643-5_9.
Texte intégralSampathraja, N., L. Ashok Kumar, R. Saravana Kumar et I. Made Wartana. « Solar Power Forecasting Using Adaptive Curve-Fitting Algorithm ». Dans Proceedings of International Conference on Artificial Intelligence, Smart Grid and Smart City Applications, 227–36. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-24051-6_22.
Texte intégralMohammed, Azhar Ahmed, Waheeb Yaqub et Zeyar Aung. « Probabilistic Forecasting of Solar Power : An Ensemble Learning Approach ». Dans Intelligent Decision Technologies, 449–58. Cham : Springer International Publishing, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-19857-6_38.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "SOLAR POWER FORECASTING"
Bacher, Peder, Henrik Madsen et Bengt Perers. « Short-Term Solar Collector Power Forecasting ». Dans ISES Solar World Congress 2011. Freiburg, Germany : International Solar Energy Society, 2011. http://dx.doi.org/10.18086/swc.2011.28.03.
Texte intégralJascourt, Stephen D., Daniel Kirk-Davidhoff et Christopher Cassidy. « Forecasting Solar Power and Irradiance – Lessons from Real-World Experiences ». Dans American Solar Energy Society National Solar Conference 2016. Freiburg, Germany : International Solar Energy Society, 2016. http://dx.doi.org/10.18086/solar.2016.01.15.
Texte intégralLee, Jeong-In, Young-Mee Shin, Il-Woo Lee Energy et Sang-Ha Kim. « Solar Power Generation Forecasting Service ». Dans 2019 International Conference on Information and Communication Technology Convergence (ICTC). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/ictc46691.2019.8939757.
Texte intégralPanamtash, Hossein, et Qun Zhou. « Coherent Probabilistic Solar Power Forecasting ». Dans 2018 IEEE International Conference on Probabilistic Methods Applied to Power Systems (PMAPS). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/pmaps.2018.8440483.
Texte intégralWanady, Irene, Aparna Viswanath et Kaushik Mahata. « Solar Forecasting for Power System Operator ». Dans 2018 IEEE Electrical Power and Energy Conference (EPEC). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/epec.2018.8598379.
Texte intégralChen, Zezhou, et Irena Koprinska. « Ensemble Methods for Solar Power Forecasting ». Dans 2020 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/ijcnn48605.2020.9206713.
Texte intégralAbuella, Mohamed, et Badrul Chowdhury. « Hourly probabilistic forecasting of solar power ». Dans 2017 North American Power Symposium (NAPS). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/naps.2017.8107270.
Texte intégralShedbalkar, Kaustubha H., et D. S. More. « Bayesian Regression for Solar Power Forecasting ». Dans 2022 2nd International Conference on Artificial Intelligence and Signal Processing (AISP). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/aisp53593.2022.9760559.
Texte intégralShedbalkar, Kaustubha H., et D. S. More. « Bayesian Regression for Solar Power Forecasting ». Dans 2022 2nd International Conference on Artificial Intelligence and Signal Processing (AISP). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/aisp53593.2022.9760559.
Texte intégralAmreen, T. Sana, Radharani Panigrahi et N. R. Patne. « Solar Power Forecasting Using Hybrid Model ». Dans 2023 5th International Conference on Energy, Power and Environment : Towards Flexible Green Energy Technologies (ICEPE). IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/icepe57949.2023.10201483.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "SOLAR POWER FORECASTING"
Haupt, Sue Ellen. A Public-Private-Acadmic Partnership to Advance Solar Power Forecasting. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), avril 2016. http://dx.doi.org/10.2172/1408392.
Texte intégralMarquis, Melinda, Stan Benjamin, Eric James, kathy Lantz et Christine Molling. A Public-Private-Academic Partnership to Advance Solar Power Forecasting. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), avril 2015. http://dx.doi.org/10.2172/1422824.
Texte intégral