Machine learning techniques for the energy generation analysis and prediction

Abstract

The global energy landscape is rapidly shifting towards renewable sources, notably photovoltaic (PV) installations. However, the PV reliance on meteorological conditions poses challenges to grid stability. Leveraging machine learning (ML) models offers a promising solution by accurately predicting energy generation. ML's ability to tackle complex patterns and continuously learn from historical data enables the development of adaptive forecasting models, enhancing the efficiency of PV installations and advancing sustainable energy practices.

Світовий енергетичний ландшафт швидко зміщується в бік відновлюваних джерел джерела, зокрема фотоелектричні (PV) установки. Однак PV покладається на метеорологічні умови створюють проблеми для стабільності мережі. Важелевий верстат Моделі навчання (ML) пропонують багатообіцяюче рішення шляхом точного прогнозування енергії покоління. Здатність ML працювати зі складними шаблонами та постійно вчитися на них історичні дані дозволяють розробляти адаптивні моделі прогнозування, посилюючи ефективність фотоелектричних установок і просування практик сталого використання енергії.