تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,532 |
تعداد مقالات | 70,501 |
تعداد مشاهده مقاله | 124,096,280 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 97,203,107 |
پیشبینی مقدار تشعشع خورشیدی با کمک دادههای مرسوم هواشناسی برای شهرستان مشهد | ||
مهندسی بیوسیستم ایران | ||
مقاله 20، دوره 47، شماره 1، اردیبهشت 1395، صفحه 185-196 اصل مقاله (952.1 K) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijbse.2016.58491 | ||
نویسندگان | ||
سید حنیف رضا معتمد الشریعتی* 1؛ حسین مبلی2؛ محمد شریفی2؛ حجت احمدی2 | ||
1دانشجوی دکترای مکانیزاسیون کشاورزی دانشگاه تهران | ||
2هیئت علمی پردیس کشاورزی و منابع طبیعی دانشگاه تهران | ||
چکیده | ||
با توجه به افزایش جمعیت جهان طی قرن اخیر، نیاز به خوراک و انرژی بیشتر شده است. تأمین انرژی مورد نیاز از مهمترین دغدغههای کشورها میباشد. استفاده از منابع تجدیدپذیر انرژی در دستور کار بسیاری از کشورها قرار گرفته است زیرا منابع فسیلی علاوه بر این که رو به اتمام هستند، باعث آلودگی محیط زیست و انتشار گازهای گلخانهای میشوند. یکی از مهمترین منابع انرژی تجدیدپذیر، خورشید است. برای تخمین میزان تشعشع قابل دریافت از روی دادههای هواشناسی در مشهد با کمک شبکۀ عصبی مصنوعی، تحقیقی صورت پذیرفت. نتایج نشان دادند شبکۀ عصبی مصنوعی با شش متغیر ورودی شامل دمای میانگین، رطوبت، ساعات آفتابی، تابش خارج از جو، شمارۀ روز سال و درجه حرارت خشک، با دو لایۀ پنهان 37 و 18 نرون، توانست با دقت مناسبی میزان تشعشع را تخمین بزند. مقادیر R، MAE، MSE و RMSE برای مدل مذکور به ترتیب 9533/0، 4391/1، 1790/4 و 0443/2 بهدست آمد. بنابراین در مشهد و نیز مناطقی مشابه با اقلیم مشهد که امکان ثبت تشعشع وجود ندارد، میتوان از دادههای مرسوم هواشناسی به قرار ذکر شده، برای تخمین میزان تشعشع با دقت بالا استفاده کرد. | ||
کلیدواژهها | ||
انرژی تجدیدپذیر؛ پیش بینی؛ تشعشع خورشید؛ داده های هواشناسی؛ شبکۀ عصبی مصنوعی | ||
مراجع | ||
Abdolzade, M., Jafari, S., Rahnama, M., Ameri, M. (2008). Determining the best angle for stand solar modules to achieve the maximum solar radiation in Kerman. International journal of engineering science, 19, 35-53. (In Farsi) Aeleneia, L., Gonçal, H. (2014). From Solar Building Design to Net Zero Energy Buildings: Performance Insights of an Office Building. Energy Procedia, 48, 1236-1243. Amadeh, H. (2013). Analyzing of demanding of agricultural energy in Iran. Journal of economic energy of Iran, 8, 4-21. (In Farsi) Anjavi-arsajani, M., Yaghubi, M., Jafarpour, K. (2014). Evaluating of solar potential energy in different region of weather in Iran with the aim of artificial neural network. 1th international conference and exhibition on solar energy, May 19-20, 2014. Code 1205, 887-898. (In Farsi) Azadeh, A., Maghsoudi, A., Sohrabkhani, S. (2009). An Integrated Artificial Neural Networks Approach for Predicting Global Radiation. Energy Conversion and Management, 50, 1497-1505. Bagheri-toolabi, H., Moradi, M.H., Bagheri-toolabi, S. (2013). New method for estimating solar radiation on a horizontal surface. Journal of Iranian Energy, 16(2), 61-76. (In Farsi) Bayati, H., Najafi, A. (2013). Comparison between artificial neural network and regression analyze in order to estimate bulk of tree bough. Journal of jungle and wood products, 66, 177-189. (In Farsi) Behrang, M., Assareh, E., Ghanbarzadeh, A., Noghrehabadi, A. (2010). The Potential of Different Artificial Neural Network (ANN) Techniques in Daily Global Solar Radiation Modeling Based Meteorological Data. Solar Energy, 84, 1468-1480. Chineke, T.C. (2008). Equations for estimating global solar radiation in data sparse regions. Renewable Energy, 33, 827-831. FAO. (2009). Reference Manual, version 3.1, January 2009. Gani, A., Mohammadi, K., Shamshirband, S., Khorasanizadeh, H., Seyed, A., Piri, J., Zuraini, I., Zamani, M. (2015). Day of the Year-Based Prediction of Horizontal Global Solar Radiation by a Neural Network Auto-Regressive Model. Theoretical and Applied Climatology, 121, 3-12. Ghaderi, F., Bamdad, Sh. (2005). A mathematical model for estimating electrical energy via time series. Journal of Energy of Iran, 23, 36-44. (In Farsi) Hamidianpoor, M., Saliighe, M., Fallah, Gh. (2013). Inner finding methods usage in order to analyze of drought (case study: Khorasan Razavi). Jeopardy and Development, 30, 57-70. (In Farsi) Hargreaves, G.H., Samani, Z.A. (1982). Estimation of potential evapotranspiration. Journal of Irrigation and Drainage Division, Proceedings of the American Society of Civil Engineers, 108, 223-230. IEA. (2014). International Energy Agency, Online Data Services. (http://www.iea.org/statistics) Javadi, S., Moini, S. (2010). A New Solar Radiation Models for IRAN. 14th WSEAS International Conference on Systems (Part of the 14th WSEAS CSCC Multiconeference), Corfu Island, Greece, July 22-24, 2010. ISSN: 1792-4235. ISBN: 978-960-474-199-1. Jalaie, A., Jafari, S., Ansari Lari, S. (2013). Prediction of demand function of electricity in Iran with the aim of data province. Journal of economic energy of Iran, 8: 62-92. (In Farsi) Khalesidoost, A., Biganetalab, B. (2012). Usage of energy storage system for heat preparation of buildings with the aim of solar energy. Conversion of Energy, 3, 37-46. (In Farsi) Krewitt, W., Simon, S., Pregger, T. (2008). Renewable Energy Deployment Potentials in Large Economies. Report prepared by order of REN2, 41 pages. Renewable Energy Policy Network for the 21st Century. Li, H., Ma, W., Lian, Y., Wang, X. (2010). Estimating Daily Global Solar Radiation by Day of Year in China. Applied Energy, 87, 3011-3017. Macedon D., Visaa, I., Neagoea, M., Burduhosa, B. (2013). Solar Heating & Cooling Energy Mixes to Transform Low Energy Buildings in Nearly Zero Energy Buildings. SHC 2013, International Conference on Solar Heating and Cooling for Buildings and Industry, September 23-25, 2013, Freiburg, Germany. Energy Procedia, 48, 924-937. Mahdavi Adeli, M., Ghanbari, A. (2013). Analyze relationship between carbon dioxide, Gross Production and Energy consumption in Iran. Journal of economic energy of Iran, 9, 217-237. (In Farsi) Paltridge, G., Proctor, D. (1976). Monthly Mean Solar Radiation Statistics for Australia. Sol Energy, 18, 235-243. Ramedani, Z., Omid, M., Keyhani, A. (2013). Modeling Solar Energy Potential in a Tehran Province Using Artificial Neural Network. International Journal of Green Energy, 10, 427-441. Sabbagh, J., Sayigh, A., Al-Salam, E. (1977). Estimation of the Total Solar Radiation from Meteorological Data. Sol Energy, 19, 307-311. Sabziparvar, A., Oliaee, E. (2011). Evaluation of the performance of artificial neural networks (ANN) in predicting the daily global solar radiation and comparison with results from the Angström model (case study: Tabriz synoptic station). Iranian Geophysics Journal, 5, 30-41. (In Farsi) Sabziparvar, A., Shetaee, H. (2007). Estimation of Global Solar Radiation in Arid and Semi-Arid Climates of East and West Iran. Energy, 32, 649-655. Sherbafian, N. (2008). Estimating technical and economical of heat solar Potential in Iran: A solution of Sustainable Solar Energy. A seasonal Journal of Economic Energy Studies, 15, 35-53. (In Farsi) Sozen, A., Arcaklioglu, E., Ozalp, M. (2004). Estimation of Solar Potential in Turkey by Artificial Neural Networks Using Meteorological and Geographical Data. Energy Conversion and Management, 45, 3033-3052. Tymvios, F.S., Jacovides, C.P., Michaelides, S.C., Scouteli, C. (2005). Comparative study of Angstrom’s and artificial neural network’s methodologies in estimating global solar radiation. Solar Energy, 78, 752-762. Wang, S. (2003). Artificial Neural Network. ISBN 978-1-4613-5046-0. Yaghoubi, M., Sabazevari, A. (1996). Further Data on Solar Radiation in Shiraz, Iran. Renewable Energy, 7(4), 393-399. Zamani-mahi-abadi, M. (2014). Prediction of daily global solar radiation in Rafsanjan with the aim of artificial neural network. Journal of Iranian Energy, 16(4), 15-32. (In Farsi) | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 1,367 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 2,210 |