Neural Network Model for Aggregated Photovoltaic Generation Forecasting

Das Kapitel stellt ein neuronales Netzwerkmodell zur Vorhersage der Gesamterzeugung von Photovoltaik in Spanien über einen Zeithorizont von 10 Tagen vor, das für den Energiehandel und die Energieplanung von entscheidender Bedeutung ist. Das Modell nutzt Wettervorhersagen und Pflanzenmerkmale und vermeidet so die Notwendigkeit von Echtzeitmessungen. Sie vergleicht sich positiv mit einem naiven Ansatz und dem Prognoseinstrument des spanischen Übertragungsnetzbetreibers, was hohe Genauigkeit und Effizienz zeigt. Die Architektur des Modells, einschließlich der gewundenen und dichten Schichten, ist detailliert, zusammen mit den für die Bewertung verwendeten Leistungskennzahlen. Das Kapitel schließt mit der Hervorhebung des Integrationspotenzials des Modells mit anderen Prognoseinstrumenten zur Vorhersage der Energiepreise auf dem spanischen Markt.