ANFIS-basierte Solarstrahlungsvorhersage und -prognose für Ostindien

Die Vorhersage der Sonneneinstrahlung an einem bestimmten Ort h ngt von einer Reihe von Eingangsfaktoren ab. Es ist eine sehr entscheidende und wichtige Aufgabe, einige relevante Eingangsparameter auszuw hlen, um eine bessere Vorhersage zu erreichen. In diesem Buch wird die Anwendung des Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) er rtert, um die relevantesten Eingangsparameter f r eine genaue Vorhersage der t glichen globalen Sonneneinstrahlung (GSR) auszuw hlen. Drei wichtige St dte in Ostindien, d.h. Bhubaneswar, Visakhapatnam und Kolkata, werden als Fallstudien betrachtet.Je nach Anzahl der Variablen werden verschiedene ANFIS-Modelle erstellt und verglichen. Die Modelle werden durch verschiedene Kombinationen von Eingabeparametern konstruiert, d.h. entweder mit einer, zwei oder drei Eingaben, um die relevantesten S tze zu erhalten. Es wird ein Vergleich zwischen dem vorhergesagten und dem gemessenen Wert der t glichen globalen Sonneneinstrahlung auf einer horizontalen Fl che vorgestellt. Die Eingangsparameter des in dieser Arbeit verwendeten Modells sind Sonnenscheindauer, Temperatur und Luftfeuchtigkeit, wobei der Klarheitsindex als Ausgangsparameter betrachtet wird. 1825 Tage Sonneneinstrahlung (Jahr 2000-2005) in Ostindien werden f r das Training des ANFIS verwendet, und die Daten von 365 Tagen werden f r den Test verwendet.