Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Artículos en revistas:
PV power forecast using a nonparametric PV model
Año:2015
Áreas de investigación
  • Tecnología electrónica y de las comunicaciones
Datos
Descripción
Forecasting the AC power output of a PV plant accurately is important both for plant owners and electric system operators. Two main categories of PV modeling are available: the parametric and the nonparametric. In this paper, a methodology using a nonparametric PV model is proposed, using as inputs several forecasts of meteorological variables from a Numerical Weather Forecast model, and actual AC power measurements of PV plants. The methodology was built upon the R environment and uses Quantile Regression Forests as machine learning tool to forecast AC power with a confidence interval. Real data from five PV plants was used to validate the methodology, and results show that daily production is predicted with an absolute cvMBE lower than 1.3%. ? 2015 Elsevier Ltd. All rights reserved.
Internacional
Si
JCR del ISI
Si
Título de la revista
Solar Energy
ISSN
0038-092X
Factor de impacto JCR
3,541
Información de impacto
Datos JCR del año 2013
Volumen
115
DOI
10.1016/j.solener.2015.03.006
Número de revista
Desde la página
354
Hasta la página
368
Mes
MARZO
Ranking
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Marcelo Pinho Almeida (Universidad de Sao Paulo)
  • Autor: Oscar Perpiñan Lamigueiro (UPM)
  • Autor: Luis Narvarte Fernandez (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Centro o Instituto I+D+i: Instituto de Energía Solar
  • Departamento: Ingeniería Eléctrica, Electrónica Automática y Física Aplicada
  • Departamento: Teoría de la Señal y Comunicaciones (Provisional)
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