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Raheel Siddiqui (COMSATS University Islamabad) Sulaiman Umer (COMSATS University Islamabad) Asif Iqbal (Inha University) Farman Ullah (COMSATS University Islamabad) Ajmal Khan (COMSATS University Islamabad) Kyung Sup Kwak (Inha University)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회 학술대회논문집 2020년도 한국통신학회 하계종합학술발표회 논문집
발행연도
2020.8
수록면
459 - 462 (4page)

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Solar energy is one of the most extensively used renewable energy sources. However, it is highly variable and needs accurate estimation for its wide range of integration into the electricity grid. Solar voltage and current are estimated in areas where only sunlight is considered as a primary solar parameter, and information about their weather conditions are unknown. Weather plays a vital role in the prediction of solar panel output. In this paper, we propose solar panel output prediction considering the solar panel and weather parameters using machine learning algorithms. We estimate the solar panel voltage and current consider the weather parameters such as temperature, humidity, rain rate, wind speed, and wind direction. For estimating the output voltage and current, Linear Regression (LR) and Artificial Neural Network (ANN) are applied on weather and solar data. The datasets are extracted from Bancroft close 49KW substation, which is placed in the UK, for three months. The performance of the given model is evaluated using two matrices Root Mean Square Error (RMSE) and Absolute Error (AE). The Neural Network shows better accuracy compared to the linear regression.
#Solar Energy #Renewable energy #Linear Regression #Artificial Neural Network (ANN) #Solar Panel Output

목차

ABSTRACT
1-INTRODUCTION
2-THE PROPOSED ARCHITECTURE FOR SOLAR PANEL OUTPUT PREDICATION
3-RESULTS AND DISCUSSION
CONCULSION
References

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