Pronóstico y aplicación comparativa de la generación de electricidad del sistema fotovoltaico para máquinas de riego por aspersión basado en múltiples modelos
Autores: Li, Bohan; Liu, Kenan; Cai, Yaohui; Sun, Wei; Feng, Quan
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Pronóstico y aplicación comparativa de la generación de electricidad del sistema fotovoltaico para máquinas de riego por aspersión basado en múltiples modelos
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Agronomía y Ciencia de los Cultivos
Palabras clave
Fotovoltaico
Generación de energía
Máquinas de riego
Configuración
Modelos de pronóstico
Escala de términos solares
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 25
Citaciones: Sin citaciones
Actualmente, los recursos fotovoltaicos (PV) se han aplicado ampliamente en el sector agrícola. Sin embargo, debido a la configuración irracional de la colaboración multienergética, problemas como el suministro de energía inestable y altos costos de inversión todavía persisten. Por lo tanto, este estudio propone una solución para determinar razonablemente el área y la capacidad de los paneles solares para máquinas de riego, abordando las fluctuaciones en la generación de energía de los sistemas PV de aspersores solares bajo diferentes condiciones regionales y meteorológicas. El objetivo es predecir de manera más precisa la generación de energía fotovoltaica (PVPG) para optimizar la configuración del sistema de suministro de energía de los aspersores solares, asegurando la fiabilidad y reduciendo los costos de inversión. Este documento primero establece un modelo de predicción de PVPG basado en cuatro modelos de pronóstico y realiza un análisis comparativo para identificar el modelo óptimo. A continuación, se desarrollan modelos a escala anual, estacional y a término solar y se estudian en conjunto con el modelo óptimo, utilizando métricas de evaluación para evaluar y comparar los modelos. Finalmente, se establece un modelo matemático basado en la combinación óptima y se resuelve para optimizar la configuración del sistema de suministro de energía en las máquinas de riego. Los resultados indican que entre los cuatro modelos de predicción de PVPG, el modelo SARIMAX es el mejor, ya que el índice R alcanzó 0.948, que fue un 19.4% más alto que los demás, mientras que el índice MAE fue un 10% más bajo que los demás. El modelo a escala de término solar mostró la mayor precisión entre los tres modelos a escala de tiempo, el índice RMSE fue un 4.8% más bajo que los demás y el índice MAE fue un 1.1% más bajo que los demás. Después de optimizar la configuración del sistema de suministro de energía para la máquina de riego utilizando el modelo SARIMAX basado en la escala de término solar, se verifica que el modelo puede garantizar tanto la fiabilidad del suministro de energía como gestionar eficazmente el exceso de energía.
Descripción
Actualmente, los recursos fotovoltaicos (PV) se han aplicado ampliamente en el sector agrícola. Sin embargo, debido a la configuración irracional de la colaboración multienergética, problemas como el suministro de energía inestable y altos costos de inversión todavía persisten. Por lo tanto, este estudio propone una solución para determinar razonablemente el área y la capacidad de los paneles solares para máquinas de riego, abordando las fluctuaciones en la generación de energía de los sistemas PV de aspersores solares bajo diferentes condiciones regionales y meteorológicas. El objetivo es predecir de manera más precisa la generación de energía fotovoltaica (PVPG) para optimizar la configuración del sistema de suministro de energía de los aspersores solares, asegurando la fiabilidad y reduciendo los costos de inversión. Este documento primero establece un modelo de predicción de PVPG basado en cuatro modelos de pronóstico y realiza un análisis comparativo para identificar el modelo óptimo. A continuación, se desarrollan modelos a escala anual, estacional y a término solar y se estudian en conjunto con el modelo óptimo, utilizando métricas de evaluación para evaluar y comparar los modelos. Finalmente, se establece un modelo matemático basado en la combinación óptima y se resuelve para optimizar la configuración del sistema de suministro de energía en las máquinas de riego. Los resultados indican que entre los cuatro modelos de predicción de PVPG, el modelo SARIMAX es el mejor, ya que el índice R alcanzó 0.948, que fue un 19.4% más alto que los demás, mientras que el índice MAE fue un 10% más bajo que los demás. El modelo a escala de término solar mostró la mayor precisión entre los tres modelos a escala de tiempo, el índice RMSE fue un 4.8% más bajo que los demás y el índice MAE fue un 1.1% más bajo que los demás. Después de optimizar la configuración del sistema de suministro de energía para la máquina de riego utilizando el modelo SARIMAX basado en la escala de término solar, se verifica que el modelo puede garantizar tanto la fiabilidad del suministro de energía como gestionar eficazmente el exceso de energía.