Jan 01, 1970
Güneş Enerjisi Projeksiyonlarını Ortaya Çıkarmak: Mevsimlere Göre Bayes Modeli Analizi by@quantification
Güneş Enerjisi Projeksiyonlarını Ortaya Çıkarmak: Mevsimlere Göre Bayes Modeli Analizi
Güneş radyasyonu tahminlerinin karmaşıklığını ortaya çıkararak Kaliforniya'daki Bayesian modelleme yoluyla bir yolculuğa çıkın. Ortak değişkenlerin ve mevsimsel değişimlerin öneminin yanı sıra model katsayılarının sonsal dağılımını keşfedin. Yeniden ızgaralama ve doğrusal model tahminiyle ilişkili belirsizliği derinlemesine inceleyerek değerli bilgiler edinin. Tahmin aralıklarının doğruluğunu değerlendirerek tahmin kapsamını keşfedin. Bu çalışma, özellikle Kaliforniya'nın farklı iklim koşullarında güneş enerjisi tahminlerine ilişkin incelikli bir anlayış sağlıyor.
Yazarlar:
(1) Maggie D. Bailey, Colorado Maden Okulu ve Ulusal Yenilenebilir Enerji Laboratuvarı;
(2) Douglas Nychka, Colorado Maden Okulu;
(3) Manajit Sengupta, Ulusal Yenilenebilir Enerji Laboratuvarı;
(4) Aron Habte, Ulusal Yenilenebilir Enerji Laboratuvarı;
(5) Yu Xie, Ulusal Yenilenebilir Enerji Laboratuvarı;
(6) Soutir Bandyopadhyay, Colorado Maden Okulu.
Bağlantı Tablosu
Ek B: Yeniden Izgaralama Katsayısı Tahminleri
4 Güneş Radyasyonu Örneği
Bölümde açıklanan model. Şekil 3, kıyı ve iç bölgeleri de içeren Şekil 2'nin en sağ alt panelinde gösterilen Kaliforniya'nın bir alt kümesindeki her konum için bir kez yerleştirildi. Ek olarak model, örtüşen verilerin (1998-2009) tüm yıllarındaki dört ayrı aya (Şubat, Mayıs, Ağustos ve Kasım) uygundu. Başlangıçta tüm ortak değişkenler modele dahil edilir. Ancak tüm ortak değişkenlerin anlamlı olduğu bulunamadı. Özellikle, CanRCM4.ERA-Int'nin çoğu konum için Şubat, Mayıs ve Kasım ayları için hiçbir önemi olmadığı ve Ağustos ayındaki konumların yaklaşık yarısı için bir önemi olmadığı bulundu. Mevsimsel ortak değişkenin herhangi bir ay için önemi yoktu; veriler her mevsimden tek bir aya alt kümelendiğinden bu beklenen bir durumdu. Bu nedenle mevsimsel ortak değişken dört ay boyunca kaldırıldı.
4.1 Model Katsayılarının Arka Dağılımı
Çoğunlukla, kriging sonucunda elde edilen yeniden ızgaralanmış veri seti daha ileri analizler için temel gerçek olarak kullanılır. Bu bölüm, Denklem 2'deki her bir β'nın sonsal dağılımlarından çizimler üreterek yeniden ızgaralama ve doğrusal model tahmin adımı ve aşağı yöndeki etkilerle ilişkili belirsizliği analiz etme yöntemini özetlemektedir. 1.
4.2 Tahmin Kapsamı
Bu çalışma aynı zamanda son tahminlerin kapsamını, yani tahmin aralığının gözlemlenen gerçek değeri içerdiği günlerin fraksiyonunu da dikkate almaktadır. Analizin bu kısmı, bir test seti olarak tek bir yıllık veriyi tutar ve geri kalan yılları bir eğitim seti olarak kullanır. 12 yıllık örtüşen veriler var ve bu da 12 örnek dışı tahmin sonucuyla sonuçlanıyor. Nihai kapsam, 12 katın ortalama kapsamıdır.
Bu makale arxiv'de CC 4.0 lisansı altında mevcuttur .
L O A D I N G
. . . comments & more!
. . . comments & more!
