Published September 9, 2022
| Version v1
Publication
Open
Forecast of Global Solar Radiation on a Horizontal Surface by ANN for the City of Batna Algeria
Description
Abstract Solar energy is one of the longest-standing renewable in the world. It is available at no charge and could easily be exploited to reduce dependence on hydrocarbon-based energy. Solar radiation data plays an important role in the design, size, and efficiency of energy systems and renewable. However, these data are not available in all cases, particularly in isolated areas. Therefore, prediction of solar radiation values is often the only practical way to obtain such data. In fact, the measured sequences of radiation values are only available for some locations or regions in each country. Neural networks are classified among the techniques of artificial intelligence, its simulation of human reasoning characterizes it and neural networks have contributed to the development of several areas. In prediction, neural networks are used to solve complex forecasting problems. In this work, fifteen neural models are implemented for the modeling and prediction of global solar radiation over a horizontal surface using neural networks. The meteorological parameters are: duration of sunshine (S), hours of light (S 0 ), total extraterrestrial solar radiation, temperature and humidity. Batna has been selected for this study, with its ten years (1996–2005) meteorological datasets collected from the HelioClim1 (HC1) database. The obtained results show that the news neuronal models are efficient for predicting daily global solar radiation with good measurement precision in this town.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
الطاقة الشمسية هي واحدة من أقدم مصادر الطاقة المتجددة في العالم. وهي متاحة مجانًا ويمكن استغلالها بسهولة لتقليل الاعتماد على الطاقة الهيدروكربونية. تلعب بيانات الإشعاع الشمسي دورًا مهمًا في تصميم وحجم وكفاءة أنظمة الطاقة والطاقة المتجددة. ومع ذلك، لا تتوفر هذه البيانات في جميع الحالات، لا سيما في المناطق المعزولة. لذلك، غالبًا ما يكون التنبؤ بقيم الإشعاع الشمسي هو الطريقة العملية الوحيدة للحصول على مثل هذه البيانات. في الواقع، لا تتوفر التسلسلات المقاسة لقيم الإشعاع إلا لبعض المواقع أو المناطق في كل بلد. تصنف الشبكات العصبية من بين تقنيات الذكاء الاصطناعي، ومحاكاتها للتفكير البشري تميزها وقد ساهمت الشبكات العصبية في تطوير العديد من المجالات. في التنبؤ، يتم استخدام الشبكات العصبية لحل مشاكل التنبؤ المعقدة. في هذا العمل، يتم تنفيذ خمسة عشر نموذجًا عصبيًا لنمذجة الإشعاع الشمسي العالمي والتنبؤ به على سطح أفقي باستخدام الشبكات العصبية. معلمات الأرصاد الجوية هي: مدة أشعة الشمس (S)، وساعات الضوء (S 0 )، وإجمالي الإشعاع الشمسي خارج الأرض، ودرجة الحرارة والرطوبة. تم اختيار باتنا لهذه الدراسة، مع مجموعات بيانات الأرصاد الجوية لمدة عشر سنوات (1996–2005) التي تم جمعها من قاعدة بيانات HelioClim1 (HC1). تظهر النتائج التي تم الحصول عليها أن النماذج العصبية الإخبارية فعالة للتنبؤ بالإشعاع الشمسي العالمي اليومي بدقة قياس جيدة في هذه المدينة.Translated Description (French)
Résumé L'énergie solaire est l'une des énergies renouvelables les plus anciennes au monde. Il est disponible gratuitement et pourrait facilement être exploité pour réduire la dépendance à l'énergie à base d'hydrocarbures. Les données sur le rayonnement solaire jouent un rôle important dans la conception, la taille et l'efficacité des systèmes énergétiques et des énergies renouvelables. Cependant, ces données ne sont pas disponibles dans tous les cas, en particulier dans les zones isolées. Par conséquent, la prédiction des valeurs de rayonnement solaire est souvent le seul moyen pratique d'obtenir de telles données. En fait, les séquences mesurées des valeurs de rayonnement ne sont disponibles que pour certains endroits ou régions de chaque pays. Les réseaux de neurones sont classés parmi les techniques de l'intelligence artificielle, sa simulation du raisonnement humain la caractérise et les réseaux de neurones ont contribué au développement de plusieurs domaines. En prévision, les réseaux de neurones sont utilisés pour résoudre des problèmes de prévision complexes. Dans ce travail, quinze modèles neuronaux sont mis en œuvre pour la modélisation et la prédiction du rayonnement solaire global sur une surface horizontale à l'aide de réseaux neuronaux. Les paramètres météorologiques sont : la durée de l'ensoleillement (S), les heures de lumière (S 0 ), le rayonnement solaire extraterrestre total, la température et l'humidité. Batna a été sélectionné pour cette étude, avec ses ensembles de données météorologiques sur dix ans (1996–2005) collectés à partir de la base de données HelioClim1 (HC1). Les résultats obtenus montrent que les nouveaux modèles neuronaux sont efficaces pour prédire le rayonnement solaire mondial quotidien avec une bonne précision de mesure dans cette ville.Translated Description (Spanish)
Resumen La energía solar es una de las energías renovables más antiguas del mundo. Está disponible sin cargo y podría explotarse fácilmente para reducir la dependencia de la energía a base de hidrocarburos. Los datos de radiación solar juegan un papel importante en el diseño, tamaño y eficiencia de los sistemas energéticos y renovables. Sin embargo, estos datos no están disponibles en todos los casos, especialmente en zonas aisladas. Por lo tanto, la predicción de los valores de radiación solar es a menudo la única forma práctica de obtener dichos datos. De hecho, las secuencias medidas de los valores de radiación solo están disponibles para algunas ubicaciones o regiones de cada país. Las redes neuronales se clasifican entre las técnicas de la inteligencia artificial, su simulación del razonamiento humano la caracteriza y las redes neuronales han contribuido al desarrollo de varias áreas. En la predicción, las redes neuronales se utilizan para resolver problemas complejos de pronóstico. En este trabajo, se implementan quince modelos neuronales para el modelado y predicción de la radiación solar global sobre una superficie horizontal utilizando redes neuronales. Los parámetros meteorológicos son: duración del sol (S), horas de luz (S 0 ), radiación solar extraterrestre total, temperatura y humedad. Batna ha sido seleccionada para este estudio, con sus conjuntos de datos meteorológicos de diez años (1996–2005) recopilados de la base de datos HelioClim1 (HC1). Los resultados obtenidos muestran que los modelos neuronales de noticias son eficientes para predecir la radiación solar global diaria con buena precisión de medición en esta localidad.Files
latest.pdf.pdf
Files
(964.2 kB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:9021ecb3c89bef342d3d14059d56aad9
|
964.2 kB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- توقعات الإشعاع الشمسي العالمي على سطح أفقي من قبل ANN لمدينة باتنة الجزائر
- Translated title (French)
- Prévision du rayonnement solaire global sur une surface horizontale par ANN pour la ville de Batna Algérie
- Translated title (Spanish)
- Pronóstico de la radiación solar global en una superficie horizontal por ANN para la ciudad de Batna, Argelia
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W4296244697
- DOI
- 10.21203/rs.3.rs-2034693/v1
References
- https://openalex.org/W1997198373
- https://openalex.org/W2040200764
- https://openalex.org/W2059652129
- https://openalex.org/W2228799413
- https://openalex.org/W2288617002
- https://openalex.org/W2755931574
- https://openalex.org/W3023381380
- https://openalex.org/W3202024937