摘要。随着能源需求继续上升,可再生能源(例如光伏(PV)系统)越来越流行。PV系统将太阳辐射转换为电力,使其成为减少传统电源依赖并减少碳排放的有吸引力的选择。为了优化PV系统的使用,智能预测算法至关重要。他们可以更好地制定有关成本和能源效率,可靠性,功率优化和经济智能电网操作的决策。机器学习算法已被证明可以有效地估算PV系统的功率,从而通过允许模型了解参数之间的复杂关系并评估光伏电池的输出功率性能来提高准确性。这项工作介绍了一项有关使用机器学习算法Catboost,LightGBM,XGBoost和随机森林的研究,以改善预测。研究结果表明,使用机器学习算法LightGBM可以提高PV功率预测的准确性,这可能对优化能源使用具有重要意义。除了降低不确定性外,机器学习算法还提高了PV Systems的效率,可靠性和经济可行性,从而使它们作为可再生能源更具吸引力。
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在会议记录中发表的研究论文的全面是,它们包含大量信息,这些信息对相关领域的学者和专业人员非常有用。我很高兴宣布在本次活动中,领先的学者和研究人员在各个国家的重点领域的参与。会议程序和ICITR 2024上的演讲是大量创新工作和高度选择性审查过程的最终结果。今年,我们收到了大约171篇研究文章,并接受了77篇文章,并保持了约45%的接受度。ICITR 2024在技术上是由全球最大的技术专业组织IEEE共同赞助的,该组织致力于推进技术,IEEE SRI LANKA部分。ICITR 2024的所有接受论文将在IEEE Xplore数据库中索引。将有“最佳纸质奖励”供作者认识到贡献和研究出版物。
虽然我们使用了所有可用数据,但我们可能没有捕捉到所有相关支出。例如,我们的研究不包括赞助商、供应商或艺术家在活动期间产生的支出。如果这些方产生了额外的设置、制作或宣传费用,则不会将其纳入分析。此外,许多调查受访者(包括 24% 的圣安东尼奥居民)表示,如果活动在圣安东尼奥以外举办,他们会前往参加。由于这些圣安东尼奥居民愿意前往圣安东尼奥以外的地方参加此次活动,因此在圣安东尼奥举办 Valero Alamo Bowl 保留了他们在圣安东尼奥的支出。这种保留效应未包括在我们对经济影响的估计中。
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阿纳托利·扎夫多维耶夫 1, 安德烈·克拉帕图克 1, 蒂埃里·博丹 2, 埃里克·麦克唐纳 3, 达内什·莫汉 4, 若昂·奥利维拉 5, 亚历克斯·加伊沃隆斯基 1, 瓦列里·波兹尼亚科夫 1, 金亨燮 6, 弗朗索瓦·布里塞特 2, 马克西姆·霍赫洛夫 1, 马克·希顿 7, 马西莫·罗甘特 8, 米科拉·斯科里克 9, 德米特里·韦德尔 10, 罗曼·科津 1, 伊利亚·克洛奇科夫 1, 斯维亚托斯拉夫·莫特鲁尼奇 1
4 供应和浇筑符合 IS 456 的设计混合混凝土 M 30 等级,每立方米混凝土最低水泥含量为 400 公斤,使用配料厂(15 立方米/小时),使用 20 毫米 HBG 碎金属 0.512 立方米(708 公斤)、10 毫米 HBG 碎金属 0.354 立方米(472 公斤)和沙子 0.437 立方米(616 公斤),水灰比为 0.45(180 升/立方米混凝土),包括所有材料的成本和运输费用,如水泥、细骨料(沙子)、粗骨料、水和符合 IS 9103-1993 的 1.6 公斤外加剂等,到现场以及所有材料的销售税和其他税费(不包括 GST),包括所有操作、杂费和人工费用,如批量混合、用搅拌车运输混凝土(最长 1 公里)、混凝土泵送、铺设混凝土,固化等,并包括使用钢脚手架管、千斤顶支柱、墙体、脚板、支架、钢定心板等进行定心,完整但不包括钢材成本及其成品的制造费用(APSS 编号 402)