For better deep learning forecasting systems for photovoltaic systems, confidence information about a point forecast is necessary in practical cases where uncertainties are unavoidable. In this study, using Bayesian deep learning, the authors introduce a confidence-aware deep learning forecasting system that provides confidence information as well as a point forecast. Through the experiments using the real-world data, they first solve three main issues caused by when Bayesian deep learning is applied to the forecasting of daily solar irradiance using weather forecast: selection of neural network model, selection of validation data to be used for estimating the confidence information, and ways for estimating the confidence information. Then, they examine the feasibility of the confidence-aware deep learning forecasting system in estimating the confidence information. From the experiments, classifying the forecast outputs into confident outputs and non-confident outputs using the confidence information, they show that maximum absolute percentage error of confident forecast outputs and non-confident forecast outputs are 5 and 22.8% at a specific classification threshold, respectively. This result shows that their confidence-aware deep learning forecasting system is good to estimate meaningful confidence information that is closely related to the forecast accuracy.
KSP 제안 키워드
Confidence-Aware, Forecast Accuracy, Photovoltaic systems(PVS), Point forecast, Real-world data, Solar irradiance, Validation data, Weather Forecast, deep learning(DL), neural network model
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<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
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