Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

A hybrid deep learning framework for modeling the short term global horizontal irradiance prediction of a solar power plant in India

Rajaprasad S. V. S., Mukkamala Rambabu

Polityka Energetyczna

2023

T. 26, z. 3

101--116

The rapid development of grid integration of solar energy in developing countries like India has created vital concerns such as fluctuations and interruptions affecting grid operations. Improving the consistency and accuracy of solar energy forecasts can increase the reliability of the power grid. Although solar energy is available in abundance around the world, it is viewed as an unpredictable source due to uncertain fluctuations in climate conditions. Global horizontal irradiance (GHI) prediction is critical to efficiently manage and forecast the power output of solar power plants. However, developing an accurate GHI forecasting model is challenging due to the variability of weather conditions over time. This research aims to develop and compare univariate LSTM models capable of predicting GHI in a solar power plant in India over the short term. The present study introduces a deep neural network-based (DNN) hybrid model with a combination of convolutional neural network bi-directional long short-term memory (CNN BiLSTM) to predict the one minute interval GHI of a solar power plant located in the southern region of India. The model’s effectiveness was tested using data for the month of January 2023. In addition, the results of the hybrid model were compared to the long short-term memory (LSTM) and BiLSTM deep-learning (DL) models. It has been observed that the proposed hybrid model framework is more accurate compared to the LSTM and BiLSTM architectures. Finally, a GHI prediction tool was developed to understand the trend of the results.

Szybki rozwój integracji energii słonecznej z siecią elektroenergetyczną w krajach rozwijających się, takich jak Indie, wywołał istotne obawy, m.in. związane z wahaniami i przerwami wpływającymi na działanie sieci. Poprawa spójności i dokładności prognoz dotyczących energii słonecznej może zwiększyć niezawodność sieci energetycznej. Chociaż energia słoneczna jest dostępna w dużych ilościach na całym świecie, jest ona postrzegana jako nieprzewidywalne źródło ze względu na niepewne wahania warunków klimatycznych. Prognozowanie globalnego natężenia napromienienia horyzontalnego (GHI) ma kluczowe znaczenie dla efektywnego zarządzania i prognozowania mocy elektrowni słonecznych. Jednak opracowanie dokładnego modelu prognozowania GHI jest trudne ze względu na zmienność warunków pogodowych w czasie. Badania te mają na celu opracowanie i porównanie modeli LSTM zdolnych do przewidywania GHI w elektrowni słonecznej w Indiach w krótkim czasie. W niniejszym badaniu wprowadzono hybrydowy model oparty na głębokiej sieci neuronowej (DNN) z kombinacją dwukierunkowej konwolucyjnej sieci neuronowej z długą pamięcią krótkotrwałą (CNN BiLSTM) w celu przewidywania jednominutowych interwałów GHI elektrowni słonecznej zlokalizowanej w południowym regionie Indii. Skuteczność modelu została przetestowana przy użyciu danych za styczeń 2023 roku. Ponadto wyniki modelu hybrydowego porównano z modelami uczenia głębokiego (DL) z długą pamięcią krótkotrwałą (LSTM) i BiLSTM. Zaobserwowano, że proponowany model hybrydowy jest dokładniejszy w porównaniu do architektur LSTM i BiLSTM. Ostatecznie opracowano narzędzie do przewidywania GHI, aby zrozumieć trend wyników.

Prediction of fatal accidents in Indian factories based on ARIMA

Rajaprasad S. V. S.

Production Engineering Archives

2018

Vol. 18

24--30

The inherent benefits of an accident prevention program are generally known only after an accident has occurred. The purpose of implementation of the program is to minimize the number of accidents and cost of damages. Allocation of resources to implement accident prevention program is vital because it is difficult to estimate the extent of damage caused by an accident. Accurate fatal accident predictions can provide a meaningful data that can be used to implement accident prevention program in order to minimize the cost of accidents. This paper forecast the fatal accidents of factories in India by using Auto-Regressive Integrating Moving Average Method (ARIMA) model. Accident data for the available period 1980 to 2013 was collected from the Labour bureau, Government of India to analyze the long term forecasts. Different diagnostic tests are applied in order to check the adequacy of the fitted models. The results show that ARIMA (0, 0, 1) is suitable model for prediction of fatal injuries. The number of fatal accidents is forecasted for the period 2014 to 2019. These results suggest that the policy makers and the Indian labour ministry must focus attention toward increasing fatal accidents and try to find out the reasons. It is also an opportunity for the policy makers to develop policies which may help in minimizing the number fatal accidents.