Éditeur(s) : HAL CCSD Elsevier
Résumé : International audience
In this paper, we propose a benchmarking of supervised machine learning techniques (neural networks, Gaussian processes and support vector machines) in order to forecast the Global Horizontal solar Irradiance (GHI). We also include in this benchmark a simple linear autoregressive (AR) model as well as two naive models based on persistence of the GHI and persistence of the clear sky index (denoted herein scaled persistence model). The models are calibrated and validatedwith data from three French islands: Corsica (41.91°N; 8.73°E), Guadeloupe (16.26°N; 61.51°W) and Reunion (21.34°S ; 55.49°E). The main findings of this work are, that for hour ahead solar forecasting,the machine learning techniques slightly improve the performances exhibited by the linear AR and the scaled persistence model. However, the improvement appears to be more pronounced in case of unstable sky conditions.These nonlinear techniques start to outperform their simple counterparts for forecasting horizons greater than one hour.
ISSN: 0038-092X

Droits : info:eu-repo/semantics/OpenAccess
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Éditeur(s) : Salem : The Observer Office
Siècle(s) traité(s) : 19
Droits : Domaine public
Provenance : Collectivité territoriale de Guyane. Bibliothèque Alexandre-Franconie
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FRA11086

Siècle(s) traité(s) : 19
Droits : Domaine public
Provenance : Université des Antilles. Service commun de la documentation
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Éditeur(s) : London : Hamilton, Adams & Co
Siècle(s) traité(s) : 19
Droits : Domaine public
Provenance : Ville de Pointe-à-Pitre. Réseau des bibliothèques
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Éditeur(s) : HAL CCSD International Association for Energy Economics
Résumé : International audience
In this paper we propose to determinate and to test a set ofstatistical parameters (20)to estimate the predictability of the global horizontal irradiation time series and thereby propose a new prospective tool indicating the expected error regardlessthe forecasting methodsa modeller can possibly implement. The mean absolute log return, which is a tool usually used in econometry, proves to be a very good estimator. Some examples of the use of this tool are exposed, showing the interest of this statistical parameter in concrete cases of predictions or optimizations.
ISSN: 0195-6574

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Éditeur(s) : [S.l.] : Harper
Siècle(s) traité(s) : 19
Droits : Domaine public
Provenance : Université des Antilles. Service commun de la documentation
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Éditeur(s) : London : Smith, Elder
Siècle(s) traité(s) : 19
Droits : Domaine public
Provenance : Ville de Pointe-à-Pitre. Réseau des bibliothèques
Permalien : http://www.manioc.org/patrimon/PAP11090
PAP11090

Éditeur(s) : [S.l.] : Murray
Siècle(s) traité(s) : 15
Droits : Domaine public
Provenance : Université des Antilles. Service commun de la documentation
Permalien : http://www.manioc.org/patrimon/HASH117f75b891912290c62713
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Éditeur(s) : London : R. Bowyer
Siècle(s) traité(s) : 19
Droits : Domaine public
Provenance : Collectivité territoriale de Martinique. Bibliothèque Schoelcher
Permalien : http://www.manioc.org/patrimon/SCH13261
SCH13261

Éditeur(s) : Edinburgh, London
Siècle(s) traité(s) : 19
Provenance : Université Caen Normandie. Service commun de la documentation
Permalien : http://www.manioc.org/patrimon/CAE19033_2
CAE19033_2

Éditeur(s) : London : J. Wright
Siècle(s) traité(s) : 18
Droits : Domaine public
Provenance : Collectivité territoriale de Martinique. Bibliothèque Schoelcher
Permalien : http://www.manioc.org/patrimon/SCH13194
SCH13194

Éditeur(s) : Paris : Firmin Didot Frères

Droits : Domaine public
Provenance : Archives territoriales de Guyane
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GAD12002