Papier accepté : 9° International Conference on Environment and Electrical Engineering (Prague)

Use of exogenous data to improve an artificial neural networks dedicated to daily global radiation forecasting


Papier accepté : 9° International Conference on Environment and Electrical Engineering (Prague)
Cette étude montre que les variables exogènes (pression, vitesse de vent, nébulosité...) comme entrées de perceptron multi-couche, apportent un gain sur la qualité de prédiction du rayonnement global au sol. Nous avons pu étudier deux sites (Ajaccio et Bastia) et ainsi vérifier l'impact de notre méthodologie. Cette publication clôture l'analyse journalière, par la suite nous allons travailler sur la prédiction au pas horaire (horizon 1 heure). L'approche exogène sera aussi étudiée.

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Rédigé par Cyril VOYANT le Dimanche 28 Février 2010 à 15:31 | Lu 944 fois