Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Ponencias en congresos:
Using a nonparametric PV model to forecast AC power output of PV plants
Año:2015
Áreas de investigación
  • Generación fotovoltaica
Datos
Descripción
In this paper, a methodology using a nonparametric model is used to forecast AC power output of PV plants using as inputs several forecasts of meteorological variables from a Numerical Weather Prediction (NWP) 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 the AC power with a confidence interval. Real data from five PV plants was used to validate the methodology, and results show that the daily production of individual plants can be predicted with a skill score up to 0.361.
Internacional
Si
Nombre congreso
31st European Photovoltaic Solar Energy Conference
Tipo de participación
960
Lugar del congreso
Hamburgo (Alemania)
Revisores
Si
ISBN o ISSN
3-936338-39-6
DOI
10.4229/EUPVSEC20152015-5BV.2.18
Fecha inicio congreso
14/09/2015
Fecha fin congreso
18/09/2015
Desde la página
2227
Hasta la página
2233
Título de las actas
Proceedings of the 31st PVSEC
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Oscar Perpiñan Lamigueiro (UPM)
  • Autor: Luis Narvarte Fernandez (UPM)
  • Autor: M.P. Almeida
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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