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Spatial and Temporal Day-Ahead Total Daily Solar Irradiation Forecasting: Ensemble Forecasting Based on the Empirical Biasing

引用

ENERGIES 2018年第1期11卷 70页

作者： Baek, Min-Kyu Lee, Duehee Konkuk Univ Elect Engn Seoul 05029 South Korea

Total daily solar irradiation for the next day is forecasted through an ensemble of multiple machine learning algorithms using forecasted weather scenarios from numerical weather prediction (NWP) models. The weather scenarios were predicted at grid points whose longitudes and latitudes are integers, but the total daily solar irradiation was measured at non-integer grid points. Therefore, six interpolation functions are used to interpolate weather scenarios at non-integer grid points, and their performances are compared. Furthermore, when the total daily solar irradiation for the next day is forecasted, many data trimming techniques, such as outlier detection, input data clustering, input data pre-processing, and output data post-processing techniques, are developed and compared. Finally, various combinations of these ensemble techniques, different NWP scenarios, and machine learning algorithms are compared. The best model is to combine multiple forecasting machines through weighted averaging and to use all NWP scenarios.

关键词： ensemble forecasting gradient boosting algorithm total daily solar irradiation input data classification kriging

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