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Verbesserte Clear-Sky-Erkennung durch hybrides Maschinelles Lernen
Die präzise Erkennung von Clear-Sky-Momenten ist für die Überwachung und Effizienzana-lyse von Photovoltaikanlagen von zentraler Bedeutung, da zu diesen Zeitpunkten definierte und model-lierbare Einstrahlungsverhältnisse herrschen. Es wird ein hybrides Modell zur verbesserten Erkennung von Clear-Sky-Momenten auf Basis von Einstrahlungsdaten vorgestellt. Hierfür wurden zunächst ma-nuell, dann mithilfe eines CNNs Merkmale aus den Einstrahlungsdaten gebildet. Eine Falls tudie mit Referenzdaten belegt, dass durch die Kombination dieser wissens-und datengetriebenen Methoden Clear-Sky-Momente zuverlässiger identifiziert werden können. Dadurch können Analysemethoden schneller und zuverlässiger Aussagen über die untersuchten PV-Anlagen treffen.
Titel:
Verbesserte Clear-Sky-Erkennung durch hybrides Maschinelles Lernen
Veröffentlichungsdatum:
09.02.2024
Publikationsart:
Beitrag zu wissenschaftlicher Konferenz/Tagung
Forschungsschwerpunkt:
HRK Schwerpunkt Nachhaltige Mobilitäts- und Energiekonzepte
Medien:
7. Regenerative Energietechnik Konferenz in Nordhausen (RET.Con)
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Weblink:
Heft:
7
Band:
7. RET.Con, 2024
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ISBN:
ISBN 978-3-940820-23-5
Autoren:
Maximilian Schönau, Darwin Daume, Markus Panhuysen, Achim Schulze, Dieter Landes
Medien:
7. Regenerative Energietechnik Konferenz in Nordhausen (RET.Con)
Herausgeber:
Institut für Regenerative Energietechnik Prof. Dr.-Ing. Viktor Wesselak Hochschule Nordhausen Weinberghof 4, 99734 Nordhausen
Seiten:
145-152
Open Access:
Peer reviewed:
Nein
Zitierung:
Schönau, Maximilian; Daume, Darwin; Panhuysen, Markus; Schulze, Achim; Landes, Dieter (2024): Verbesserte Clear-Sky-Erkennung durch hybrides Maschinelles Lernen. 7. Regenerative Energietechnik Konferenz in Nordhausen (RET.Con) 7. RET.Con, 2024 (7), S. 145-152.
