Modeling of a Photovoltaic Power Unit’s Generation by Multidimensional Linear Prediction Filters

Integration of different production resources to the grid by the development on smart grids, renewable energy resources have been brought to a more specific point. The greatest advantage of these resources is that they are both sustainable and environmentally friendly. To design and manage an electricity production system from the sun which is one of the most important renewable energy sources, prediction of the energy which will be produced is very important. In this study, it is aimed to predict the production of the solar energy system that is built on campus area of the Afyon Kocatepe University. For this purpose, one-year data collected from PV system is used and multi -dimensional linear prediction filters are used for modeling. One year temperature, production and solar radiation data which are collected hourly, are converted to images which one’s rows and columns correspond to days and hour, respectively and the production of the power system is modeled by using proper filter template. Obtained results prove that the MDLP filters have a good performance on modeling the production of the power system.Akıllı şebekeler ile birlikte farklı üretim kaynaklarının şebekeye entegre edilebilmesi, yenilenebilir enerji kaynaklarını daha da özel bir noktaya getirmiştir. Bu kaynakların hem sürdürülebilir hem de çevre dostu olmaları en büyük avantajlarıdır. En önemli yenilenebilir enerji kaynaklarından birisi olan güneşten, elektrik üretecek bir sistemin tasarımı ve yönetimi için bu sistemden üretilecek gücün tahmin edilebilmesi oldukça önemlidir. Bu çalışmada Afyon Kocatepesi Üniversitesi kampüs alanına tesis edilmiş bir güneş enerji sisteminin üretiminin doğru bir şekilde tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla üretim tesisinden toplanan bir yıllık veriler kullanılmış ve modelleme için çok boyutlu doğrusal tahmin filtreleri (MDLPF) kullanılmıştır. Saatlik olarak toplanan bir yıllık sıcaklık, üretim ve güneş ışınımı verileri, satırları günlere, sütunları saatlere karşılık gelen resimlere çevrilmiş ve uygun filtre şablonu kullanılarak güç sisteminin üretimi modellenmiştir. Elde edilen sonuçlar MDLP filtrelerin güç sisteminin üretimini modellemedeki başarısını ortaya koymuştur

An innovative metaheuristic strategy for solar energy management through a neural networks framework

Proper management of solar energy as an effective renewable source is of high importance toward sustainable energy harvesting. This paper offers a novel sophisticated method for predicting solar irradiance (SIr) from environmental conditions. To this end, an efficient metaheuristic technique, namely electromagnetic field optimization (EFO), is employed for optimizing a neural network. This algorithm quickly mines a publicly available dataset for nonlinearly tuning the network parameters. To suggest an optimal configuration, five influential parameters of the EFO are optimized by an extensive trial and error practice. Analyzing the results showed that the proposed model can learn the SIr pattern and predict it for unseen conditions with high accuracy. Furthermore, it provided about 10% and 16% higher accuracy compared to two benchmark optimizers, namely shuffled complex evolution and shuffled frog leaping algorithm. Hence, the EFO-supervised neural network can be a promising tool for the early prediction of SIr in practice. The findings of this research may shed light on the use of advanced intelligent models for efficient energy development

An ensemble framework for day-ahead forecast of PV output in smart grids

The uncertainty associated with solar output power is a big challenge to design, manage and implement effective demand response and management strategies. Therefore, a precise PV output power forecast is an utmost importance to allow seamless integration and higher level of penetration. In this research, a neural network ensemble (NNE) scheme is proposed, which is based on particle swarm optimization (PSO) trained feedforward neural network (FNN). Five different FFN structures with 20 FNN in each structure with varying network parameters are used to achieve the diverse and accurate forecast results. These results are combined using trim aggregation after removing the upper and lower forecast error extremes. Correlated variables namely wavelet transformed output power of PV, solar irradiance, wind speed, temperature and humidity are applied as inputs of multivariate NNE. Clearness index is used to classify days into clear, cloudy and partially cloudy days. The forecast results demonstrate that the proposed framework improves the forecast accuracy significantly in comparison with individual and benchmark models

A Critical Overview of Privacy-Preserving Approaches for Collaborative Forecasting

Cooperation between different data owners may lead to an improvement in forecast quality - for instance by benefiting from spatial-temporal dependencies in geographically distributed time series. Due to business competitive factors and personal data protection questions, said data owners might be unwilling to share their data, which increases the interest in collaborative privacy-preserving forecasting. This paper analyses the state-of-the-art and unveils several shortcomings of existing methods in guaranteeing data privacy when employing Vector Autoregressive (VAR) models. The paper also provides mathematical proofs and numerical analysis to evaluate existing privacy-preserving methods, dividing them into three groups: data transformation, secure multi-party computations, and decomposition methods. The analysis shows that state-of-the-art techniques have limitations in preserving data privacy, such as a trade-off between privacy and forecasting accuracy, while the original data in iterative model fitting processes, in which intermediate results are shared, can be inferred after some iterations

Centralized solar PV generation forecast from the perspective of a distribution system operator

Tese de mestrado integrado, Engenharia da Energia e do Ambiente, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2018It is essential to have mechanisms to promote the integration of electricity from renewable energy sources in the power system from a technical, economic and social perspectives. Due to the stochastic nature of photovoltaic generation, good forecasts of future generation help grid operators and individual producers to better manage their operations, thus increasing the PV efficiency and competitiveness. This dissertation describes the development of a Random Forests forecasting algorithm for electricity generation of a photovoltaic power-plant from the perspective of Distribution System Operator. The model developed has the final aim to be a tool as support for grid management. The forecasting techniques chosen were Persistence and Random Forests. The inputs include a 3x3 matrix of weather forecasts, performed by a Numeric Weather Prediction model (centered on the location of the power-plant) astronomical and time variables. Two models were created: a Day-ahead model and an Intraday model. The Day-ahead model performs an hourly forecast early in the day using data from the previous day, while the Intraday is updated during the day, including photovoltaic generation data to correct the forecast made earlier by the Day-ahead model. Both models produce forecasts from 08:00 h to 18:00 h. They were tested with data for a location in Portugal with data from 2014. Several tests were carried out with different combinations of inputs in order to arrive at the combination of inputs that had a smaller prediction error (). The optimal combination, for both models, includes all Numeric Weather Prediction variables, the average of the photovoltaic generation from the two days before and astronomical and time variables. The for this test is 9.22% and 7.68%, for the Day-ahead and Intraday models, respectively. The Intraday model proved to be more accurate than the Day-ahead model and both performed accurate forecasts in clear days and were less accurate in irregular days.Com o aumento da utilização das energias renováveis, é essencial ter mecanismos para ajudá-las a serem aceites social e tecnicamente. Um dos mecanismos que recentemente começou a ser utilizado é a previsão de geração renovável, nomeadamente da eólica e, neste caso, a fotovoltaica. Devido à natureza estocástica da geração fotovoltaica, ter uma boa previsão da geração futura ajuda os operadores da rede e os produtores individuais a gerir melhor as suas operações, aumentando assim a eficiência e a competitividade. Esta tese consiste em criar um algoritmo com a utilização de modelos de aprendizagem inteligente, na linguagem de programação R, para prever a geração de uma central fotovoltaica, na perspetiva do Operador de Distribuição. O modelo desenvolvido tem o objetivo final de ser uma ferramenta como suporte para a gestão da grade. Existem vários tipos de modelos de previsão, os quais: modelo de persistência, modelos físicos (sendo o mais conhecido denominado de Previsão Numérica do Tempo), modelos estatísticos (que se dividem em métodos regressivos e modelos de aprendizagem inteligente), e modelos híbridos (que se dividem em modelos híbridos estatísticos e modelos híbridos físicos). Sendo um dos objetivos desta tese a utilização de modelos de aprendizagem inteligente, teve-se em conta os seguintes modelos: redes neuronais, k-vizinhos mais próximos, máquinas de vetor suporte e florestas aleatórias. Após a avaliação de cada um, o modelo de florestas aleatórias foi o escolhido para desenvolver as previsões de geração fotovoltaica. As florestas aleatórias é um modelo que se baseia em árvores de decisão. Este tem como método o desenvolvimento de um grande número de árvores, todas elas independentes entre si, elaborar uma previsão com base no resultado de todas as unidades. Para além disso, as florestas aleatórias são ainda um modelo recente na previsão de geração fotovoltaica, pelo que é interessante avaliar o modelo e aprofunda-lo. Para além deste modelo, também foi escolhido o modelo de persistência. Este assume que a geração fotovoltaica na unidade de tempo é igual à geração em +1, sendo por isso o modelo de previsão mais simples e utilizado como linha de base quando comparado com outros modelos de previsão mais complexos. Os dados utilizados como entrada no modelo desenvolvido foram: dados históricos de prodição da central fotovoltaica em estudo, previsões meteorológicas, numa matriz 3x3 centrada na localização da central fotovoltaica, cedidas pelo Instituto Português do Mar e da Atmosfera (feitas através do modelo físico Previsão Numérica do Tempo), variáveis astronómicas, dia juliano e hora solar; todos eles relativos aos anos 2013 e 2014. As previsões meteorológicas consistem nas variáveis: velocidade do vento, direção do vento, radiação, temperatura, pressão, componente u e v do vento. Para avaliar a precisão da previsão, recorreu-se ao calculo do erro da previsão, que visa comparar a previsão dada pelo modelo e produção fotovoltaica real. Para isso utilizou-se o erro quadrado médio. Foi também calculado um modelo de céu limpo com o objetivo de auxiliar as previsões, na vertente de produção e de irradiação. Com esse modelo foi calculado o índice de céu limpo também para ambas as vertentes. Para tornar o modelo mais versátil e adequado às necessidades do Operador de Distribuição, foram criados dois modelos: um modelo Dia-seguinte e um modelo Intradiário. O modelo Dia-seguinte consiste numa previsão horária no início do dia e é a primeira visão geral quanto ao perfil de geração que a central fotovoltaica terá nesse dia. Em primeiro lugar calculou-se o valor da previsão, para 2014, através do modelo de persistência de duas formas: uma fazendo a média do valor da produção dos dois últimos dias à hora em que se quer prever e assumir que essa será a produção do dia seguinte e outra fazendo o mesmo procedimento, mas com o valor do índice de céu limpo. De seguida, o modelo de árvores aleatórias foi desenvolvido. Neste caso, utilizou-se os dados referentes a 2013 para treinar e validar o modelo e os de 2014 para testa-lo. As entradas do modelo variaram entre várias combinações dos dados acima referidos. Foram feitas várias análises com o objetivo de encontrar a combinação de dados que resultasse no menor erro de previsão, entre elas: avaliação das variáveis meteorológicas, astronómicas e de tempo; avaliação da importância das variáveis meteorológicas relativas ao vento, inclusão de previsões meteorológicas elaboradas um e dois dias anteriores, interpolação linear das variáveis, inclusão de dados meteorológicos de pontos vizinhos e inclusão de dados de produção passada. O erro de previsão da persistência foi superior à maioria dos testes elaborados pelas florestas aleatórias, com a exceção do teste que incluiu todas as variáveis meteorológicas com as astronómicas e as de tempo mais dados de produção passada produziu o melhor resultado. Os respetivos erros foram de 9.92% e 9.22%. Por outro lado, o modelo Intradiário tem o objetivo de ser realizado ao longo do dia, incluindo a última geração de PV para corrigir a previsão feita pelo modelo Dia-seguinte. Neste caso, o modelo de persistência foi o primeiro a ser calculado. Assumiu-se que o valor da produção fotovoltaica e do índice de céu limpo da hora anterior seria igual à hora seguinte. Quanto ao modelo de árvores aleatórias, teve-se em conta o melhor resultado do modelo Dia-seguinte, ou seja, manteve-se as mesmas variáveis de entrada e adicionou-se a geração fotovoltaica da hora anterior. Neste caso, o erro de previsão da persistência foi superior ao erro gerado pelo teste das florestas aleatórias. Sendo que o erro da persistência foi de 10.40% e o erro do modelo Intradiário de florestas aleatórias foi de 7.68%. Posto isto, conclui-se que o modelo Intradiário mostrou ser mais preciso do que o modelo Dia-seguinte. Por sim, foram escolhidos quatro dias do ano de 2014, um para cada estação do ano: outono, inverno, primavera e verão. Observou-se que em geral o modelo Intradiário seguiu o perfil da geração fotovoltaica real com um maior rigor que o Dia-seguinte, o que cumpre com as espectativas e com o objetivo inicial de o modelo Intradiário ser um ajuste ao longo do dia do modelo Dia-seguinte. Aferiu-se também que ambos os modelos são mais precisos em dias limpos e pouco irregulares. Quanto a dias com nuvens e irregulares, os modelos têm mais dificuldade em prever o dia ou a hora seguintes. Este trabalho demonstra que é possível elaborar previsões de produção fotovoltaica com base em previsões meteorológicas, dados passados de produção e variáveis facilmente calculáveis como a hora solar, o dia juliano, o azimute e a altura solar. Num futuro muito próximo será imprescindível para operadores da rede o acesso a modelos de previsão. A previsão de produção será tão necessária para esses agentes como a previsão meteorológica é para a comunidade em geral

Spatio-temporal solar forecasting

Current and future photovoltaic (PV) deployment levels require accurate forecasting to ensure grid stability. Spatio-temporal solar forecasting is a recent solar forecasting approach that explores spatially distributed solar data sets, either irradiance or photovoltaic power output, modeling cloud advection patterns to improve forecasting accuracy. This thesis contributes to further understanding of the potential and limitations of this approach, for different spatial and temporal scales, using different data sources; and its sensitivity to prevailing local weather patterns. Three irradiance data sets with different spatial coverages (from meters to hundreds of kilometers) and time resolutions (from seconds to days) were investigated using linear autoregressive models with external inputs (ARX). Adding neighboring data led to accuracy gains up to 20-40 % for all datasets. Spatial patterns matching the local prevailing winds could be identified in the model coefficients and the achieved forecast skill whenever the forecast horizon was of the order of scale of the distance between sensors divided by cloud speed. For one of the sets, it was shown that the ARX model underperformed for non-prevailing winds. Thus, a regime-based approach driven by wind information is proposed, where specialized models are trained for different ranges of wind speed and wind direction. Although forecast skill improves by up to 55.2 % for individual regimes, the overall improvement is only of 4.3 %, as those winds have a low representation in the data. By converting the highest resolution irradiance data set to PV power, it was also shown that forecast accuracy is sensitive to module tilt and orientation. Results are shown to be correlated with the difference in tilt and orientation between systems, indicating that clear-sky normalization is not totally effective in removing the geometry dependence of solar irradiance. Thus, non-linear approaches, such as machine learning algorithms, should be tested for modelling the non-linearity introduced by the mounting diversity from neighboring systems in spatio-temporal forecasting

Previsão de consumo de eletricidade para sistemas de autoconsumo solar

Tese de Mestrado Integrado, Engenharia da Energia e Ambiente, 2022, Universidade de Lisboa, Faculdade de CiênciasVivemos numa época de grandes mudanças sociais, políticas, tecnológicas, ambientais e energéticas, e é sobre este último sector que este trabalho se trata. Atualmente a sociedade moderna está a passar por uma transição energética sem precedentes na sua história, e isso deve se muito às condições ambientais em que o planeta se encontra. Muito debate tem sido feito a nível socio político e económico acerca desta transição e das metas para se atingir a neutralidade carbónica, mas as ações tomadas parecem sempre ser insuficientes para satisfazer metas estabelecidas. Contudo, Portugal tem sido um país exemplar neste sector, aumentando de forma significativa a implementação de geração de energias limpas e mais recentemente, neste ano de 2021 ter encerrado a sua última central que produzia energia através da queima de carvão. A instalação de painéis fotovoltaicos tem crescido bastante, de forma a permitir que as pessoas possam produzir a sua própria energia de forma ecológica. É precisamente aqui que este trabalho se insere, consistindo em desenvolver um modelo de aprendizagem inteligente desenvolvido em Python, de forma a fazer a previsão de autoconsumo no sector residencial. O trabalho é baseado em dados de produção solar, consumo e injeção na rede em kW. Estes dados estão organizados em intervalos temporais de 15 em 15 minutos, estão compreendidos entre 1 de outubro de 2019 e 29 de setembro de 2020, e são referentes a 200 casas escolhidas de forma aleatória ao longo do território continental português. Foram desenvolvidos 2 modelos de previsão para a geração, para o consumo e para o autoconsumo com o objetivo de realizar previsões para o dia seguinte, ou seja, 24 horas à frente, para cada período de resolução temporal de 15 minutos. O modelo da persistência serve de referência para aferir o desempenho de modelos mais sofisticados. O segundo modelo utilizado foi a Random Forest, que tem apresentado bons resultados quando utilizado para prever geração fotovoltaica. Por isso quis-se perceber melhor qual seria o seu comportamento quando aplicado a um modelo de autoconsumo para o dia seguinte. Este modelo baseia-se em pequenos modelos de decisão em árvore individuais que funcionam de forma independente entre si, sendo que o resultado do modelo, nos casos de problemas de regressão, é a média dos diferentes resultados. Random Forest é um algoritmo de Machine Learning (aprendizagem automatizada) que requer um período de treino e de teste, tendo-se utilizado 75% dos dados para treino e validação (3 semanas por mês) e 25% dos dados para testar a eficácia do modelo (a última semana de cada mês), de forma a ter em conta todas as épocas do ano e tornar o modelo mais robusto. Um dos objectivos deste trabalho é explorar qual a melhor forma de fazer previsão de autoconsumo utilizando o modelo Random Forest. Assim foram desenvolvidos 2 tipos de modelo, um direto que resulta do desenvolvimento do modelo diretamente assim como na geração e no consumo, e um indireto que resulta sa subtração de uma RF que prevê a geração por uma RF que prevê o consumo. Os resultados mostram que a abordagem com Random Forest permite melhorar o desempenho dos modelos de previsão da geração, consumo e autoconsumo em 17, 24,7 e 37,6 %, respetivamente, de acordo com a sua mediana. Podemos também concluir que a previsão direta do autoconsumo, em oposição à diferença da previsão de geração e consumo, permite melhorar o seu desempenho em 25,3 %.We live in a time of great social, political, technological, environmental and energy changes, and it is this last sector that this work is about. Currently, modern society is going through an energy transition unprecedented in its history, and this is due to the environmental conditions in which the planet finds itself. Much debate has been carried out at the socio-political and economic level about this transition and the goals to achieve carbon neutrality, but the actions taken always seem to be insufficient to achieve desire goals. However, Portugal has been an exemplary country in this sector, increasing in a quite expressly increase way the implementation of clean energy generation and more recently, in 2021, having closed its last plant that produced energy through burning coal. The installation of photovoltaic panels is increasing, to allow people to produce their own energy in an ecological way. It is precisely here that this work is inserted, consisting in developing an intelligent learning model developed in Python to forecast Self-Consumption in the residential sector. This work is based on data such as, photovoltaic production, consumption, and injection into the network in kW. These data are organized in time intervals of 15 in 15 minutes, are comprised between October 1 of 2019, and September 29 of 2020, and refers to 200 houses chosen randomly throughout the Portuguese mainland. Two prediction models were developed for PV, consumption and for self-consumption forecasting with the objective of making forecasts for the following day, or 24 hours ahead, for each 15 minutes time resolution period. The persistence model serves as a reference to measure the performance of more sophisticated models. The second model used was Random Forest, has shown good results when used to predict photovoltaic generation. Therefore, we wanted to better understand what its behavior would be when applied to a self-consumption model for the next day. This model is based on small individual decision tree models that work independently of each other, with the result of the model, in cases of regression problems, being the average of the different results. Random Forest is a Machine Learning algorithm that requires a period of training and testing, in this case, using 75% of the data for training and validation (3 weeks per month) and 25% of the data to test the effectiveness of the model (the last week of each month), to consider all seasons and make the model more robust. One of the goals of this work is to explore the best way to forecast self-consumption using Random Forest model. Thus two types of models were developed, a direct one that results from development of the model directly, as well as generation and consumption, and an indirect one that results from the subtraction of a RF that predicts generation and a RF that predicts consumption. The results show that the Random Forest approach improves the performance of forecasting models for generation, consumption, and self-consumption by 17, 24.7 and 35.3%, respectively, according to its median. We can also conclude that the direct forecast of self-consumption, as opposed to the difference between the forecast of generation and consumption, allows an improvement in performance by 25.3