XGBoost based day ahead solar energy generation forecasting using trends and periodicity features in historical and weather data
autor
Shabbir, Noman
Daniel, Kamran
Rosin, Argo
Raja, Hadi Ashraf
Jawad, Muhammad
Martins, Joao
vastutusandmed
Noman Shabbir, Kamran Daniel, Argo Rosin, Hadi Ashraf Raja, Muhammad Jawad, Joao Martins
allikas
2025 IEEE XXXII International Conference on Electronics, Electrical Engineering and Computing (INTERCON)
kirjastus/väljaandja
IEEE
ilmumisaasta
2025
leheküljed
6 p
konverentsi nimetus, aeg
XXXII International Conference on Electronics, Electrical Engineering and Computing (INTERCON 2025), August 20-22, 2025
konverentsi toimumispaik
Arequipa, Peru
leitav
https://doi.org/10.1109/INTERCON67304.2025.11244700
märksõna
päikeseenergia
prognoosimine (majandus)
tehisõpe
algoritmid
võtmesõna
solar energy
energy forecasting
machine learning (ML)
XGBoost
ISBN
979-8-3315-9993-5
teaduspublikatsioon
teaduspublikatsioon
klassifikaator
3.1
TTÜ struktuuriüksus
FinEst Centre for Smart Cities
Department of Electrical Power Engineering and Mechatronics
FinEst Targa linna tippkeskus
elektroenergeetika ja mehhatroonika instituut
keel
English
Inglise