Prédiction A Court Terme d’Irradiance Solaire Horizontale Globale Par La Méthode D’ensemble De Vecteur A Support Machine
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Date
2024-07-22
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Volume Title
Publisher
University of M'sila
Abstract
FR
Au cours des dernières années, l'énergie solaire est considérée comme l'une des
sources d’énergie renouvelable essentielle dans le monde, l'énergie solaire est une
source d'énergie qui est dépendante du soleil. L'irradiation solaire dépend fortement des
conditions météorologiques qui sont variables et incontrôlables. Par conséquent, la
prévision du rayonnement solaire joue un rôle clé pour intégrer les ressources d'énergie
solaire dans le réseau électrique. Pour cette raison plusieurs techniques de prévision ont
été proposées dans la littérature.
Dans ce cadre l'objectif principale de ce travail est d'inventer un modèle pour la
prévision d'irradiation solaire horizontale globale qui seras basé sur la méthode
d'ensemble de vecteurs à support machine.
Pour l'évaluation des performances du modèle de prédiction proposé nous
avons choisis comme critère les métriques suivantes : Erreur quadratique moyenne
normalisée (RMSE), Erreur absolue moyenne (MAE), le coefficient compétence de
prédiction (FS) et le coefficient de détermination (R²).
EN
In recent years, solar energy has been considered one of the essential
renewable energy sources worldwide. Solar energy is a source of power that depends on
the sun. Solar irradiation heavily depends on weather conditions, which are variable and
uncontrollable. Consequently, predicting solar radiation plays a key role in integrating
solar energy resources into the electrical grid. For this reason, several forecasting
techniques have been proposed in the literature.
In this context, the main objective of this work is to develop a model for
predicting global horizontal solar irradiation based on the ensemble method of support
vector machines.
To evaluate the performance of the proposed prediction model, we have chosen
the following metrics: Normalized Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Error
(MAE), Forecast Skill (FS), and the coefficient of determination (R²).
Description
Keywords
Mots clés : Energie Solaire, Séries Temporelles, Irradiance Solaire Horizontale Globale(GHI), Prédiction, Vecteur à Support Machine(SVM).