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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.11
- 수록면
- 396 - 399 (4page)
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One of research issues in photovoltaic (PV) power prediction is solar irradiance modeling. However, historical solar irradiance data to build an adequate model are often insufficient. As a result, developing an estimation model for research under the lack of historical data is a critical concern. In this research, we present a method for utilizing transfer learning to transfer the knowledge derived from historical solar irradiance data from one location to another. First, hyperparameters and weights of the long short-term memory neural network were pre-trained using historical data from a source domain, where input and output data for training a model are sufficient. The pre-trained model was then fine-tuned to improve accuracy in a target domain, where only input data are sufficient. This method can be used to transfer knowledge about solar irradiance properties. The experimental findings suggest that the proposed method can minimize prediction error significantly, especially when the target location has a limited amount of training data.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Method
3. Result
4. Conclusion
References
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