نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری، گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران

2 دانشیار، گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران

3 استاد، گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران

چکیده

انرژی خورشیدی مهم­ترین منبع انرژی­های تجدیدپذیر و به عبارتی منبع اصلی انرژی­های موجود در زمین است. لذا برآورد پارامتر تابش خورشیدی با دقت بالا اهمیت بسیاری دارد. در این راستا، در پژوهش حاضر از داده­های هواشناسی 3 ایستگاه هواشناسی استان اردبیل شامل مشگین شهر، گرمی و نیر در بازه زمانی 2 ساله (2018 -2017) در مقیاس روزانه استفاده شد. سپس با به­کارگیری روش­های جنگل تصادفی و جنگل تصادفی-الگوریتم ژنتیک شدت تابش خورشیدی روزانه در هر یک از ایستگاه­های مذکور برآورد گردید. متغیرهای هواشناسی مورد استفاده شامل حداقل، حداکثر و میانگین دما، رطوبت نسبی و سرعت باد بوده که در هشت ترکیب متفاوت به­عنوان داده­های ورودی در محاسبات مدل­ها در نظر گرفته شد.  نتایج به‌دست‌آمده با استفاده از پارامترهای آماری با یکدیگر مقایسه شده و مدل‌های برتر انتخاب شد. با مقایسه کلی نتایج، مدل­های ایستگاه‌های نیر، مشگین شهر و گرمی به ترتیب از بیشترین به کمترین دقت مدل­سازی رتبه­بندی شدند؛ به­طوری­که مدل GA-RF-V در ایستگاه نیر با دارا بودن جذر میانگین مربعات خطای MJ/m2 d 346/0 و راندمان کلینگ-گاپتا 687/0 با کمترین خطا به­عنوان برترین مدل در این مطالعه معرفی شد. همچنین نتایج به­دست­آمده نشان داد که الگوریتم ژنتیک به افزایش دقت همه مدل­های مورد استفاده کمک شایانی کرده است.

کلیدواژه‌ها

موضوعات

عنوان مقاله [English]

Evaluation of Random Forest-Genetic Algorithm Hybrid Model in Estimating Daily Solar Radiation

نویسندگان [English]

  • Sajjad Hashemi 1
  • Saeed Samadianfard 2
  • Ali Ashraf Sadraddini 3

1 PhD Scholar, Department of Water Engineering, Faculty of Agriculture, Tabriz University, Tabriz, Iran

2 Assoc. Professor, Department of Water Engineering, Faculty of Agriculture, Tabriz University, Tabriz, Iran

3 Professor, Department of Water Engineering, Faculty of Agriculture, Tabriz University, Tabriz, Iran

چکیده [English]

Solar energy is the most important source of renewable energy, in other words, the main source of energy on Earth. Therefore, estimating the solar radiation parameter with high accuracy is very important. In this regard, in the present study, meteorological data of 3 meteorological stations of Ardabil province, including Meshginshahr, Germi, and Nir for a period of 2 years (2017-2018) on a daily scale were used. Then, the intensity of daily solar radiation in each of the mentioned stations was estimated using random forest and random forest methods-genetic algorithm. The meteorological variables used included minimum, maximum and average temperature, relative humidity, and wind speed, which in eight different combinations were considered as input data in the model calculations. The obtained results were compared with each other using statistical parameters and the best models were selected. By comparing the results, the models of Nir, Meshginshahr, and Germi stations were ranked from highest to lowest modeling accuracy, respectively; So that the GA-RF-V model in Nir station with the root mean square error of 0.346 MJ/m2d and Kling-Gupta efficiency of 0.687 with the least error was introduced as the best model in this study. Also, the results showed that the genetic algorithm has helped to increase the accuracy of all utilized models.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Ardabil
  • Intelligent Models
  • Optimization
  • Solar Energy
Adnan, M. N. and Islam, M. Z. (2016). Optimizing the number of trees in a decision forest to discover a subforest with high ensemble accuracy using a genetic algorithm. Knowl. Based Syst., 110, 86-97.
Alizamir, M., Kim, S., Kisi, O. and Zounemat-Kermani, M. (2020). A comparative study of several machine learning based non-linear regression methods in estimating solar radiation: Case studies of the USA and Turkey regions. Energy, 197, 117239.
Almorox, J. and Hontoria, C. (2004). Global solar radiation estimation using sunshine duration in Spain. Energy Convers. Manag., 45, 1529-1535.
Bayat, K. and Mirlatifi, S. M. (2009). Estimation of total daily solar radiation using regression models and artificial neural networks. J. Agri. Sci. Nat. Resour., 16(3), 270-280 [In Persian].
Belaid, S. and Mellit, A. (2016). Prediction of daily and mean monthly global solar radiation using support vector machine in an arid climate. Energy Convers. Manag., 118, 105-118.
Benali, L., Notton, G., Fouilloy, A., Voyant, C. and Dizene, R. (2019). Solar radiation forecasting using artificial neural network and random forest methods: Application to normal beam, horizontal diffuse and global components. Renew. Energy, 132, 871-884.
Breiman, L. (2001). Random forests. Mach. Learn., 45(1), 5-32.
Brungard, C. W., Boettinger, J. L., Duniway, M. C., Wills, S. A. and Edwards, T. C. (2015). Machine learning for predicting soil classes in three semi-arid landscapes. Geoderm., 239-240(1), 68-83.
Goldberg, D. E. (1989). Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning. Addison Wesley Longman Publishing Co., Inc.
Holland, J. H. (1992). Genetic algorithms. Sci. Am., 267, 66-72.
Ibrahim, I. A. and Khatib, T. (2017). A novel hybrid model for hourly global solar radiation prediction using random forests technique and firefly algorithm. Energy Convers. Manag., 138, 413-425.
Mossad, E. (2004). Simple new methods to estimate global solar radiation based on meteorological data in Egypt. Atmos. Res., 69, 217-239.
Peter, E. T. and Steven W. R. (1999). An improved algorithm for estimating incident daily solar radiation from measurements of temperature, humidity and precipitation. Agric. For. Meteorol., 93, 211-228.
Mohammadi, B., Aghashariatmadari, Z. and Moazenzadeh R. (2019). Determination of input variables to estimate solar radiation using entropy theory and principal component analysis. Iran J. Soil Water Res, 50(3), 625-639 [In Persian].
Mousavi, S. M., Mostafavi, E. S. and Jiao, P. (2017). Next generation prediction model for daily solar radiation on horizontal surface using a hybrid neural network and simulated annealing method. Manag., 153, 671-682.
Rao, D. V. S., Premalatha, M. and Naveen, C. (2018). Analysis of different combinations of meteorological parameters in predicting the horizontal global solar radiation with ANN approach: A case study. Renew. Sust. Energ. Rev., 91, 248-258.
Samadianfard, S., Majnooni-Heris, A., Qasem, S. N., Kisi, O., Shamshirband, S. and Chau, K. W. (2019). Daily global solar radiation modeling using datadriven techniques and empirical equations in a semi-arid climate. Eng. Appl. Comput. Fluid Mech., 13(1), 142-157.
Taylor, K. E. (2001). Summarizing multiple aspects of model performance in a single diagram. J. Geophys. Res. Atm., 106, 7183-7192.
Wu, L., Huang, G., Fan, J., Zhang, F., Wang, X. and Zeng, W. (2019). Potential of kernel-based nonlinear extension of Arps decline model and gradient boosting with categorical features support for predicting daily global solar radiation in humid regions. Energy Convers. Manag., 183, 280-295.
Yang, K., Huang, G. W. and Tamai, N. (2001). A hybrid model for estimating global solar radiation. Sol. Energy, 70(1), 13-22.