Please use this identifier to cite or link to this item: https://scidar.kg.ac.rs/handle/123456789/22220
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorMarjanović, Milan-
dc.contributor.authorDučić, Nedeljko-
dc.contributor.authorDragicevic, Snezana-
dc.contributor.authorVujičić, Vojislav-
dc.date.accessioned2025-03-17T09:26:45Z-
dc.date.available2025-03-17T09:26:45Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.citationMarjanović, M., Dučić, N., Dragićević, S., Vujičić, V. “Global solar radiation prediction using Artificial Neural Networks”, Energy, economy i ecology, XXXV Međunarodno savetovanje Energetika 2020, no. 1-2, pp.500-504, ISSN 0354-8651, ISBN 978-86-86199-02-7en_US
dc.identifier.isbn978-86-86199-02-7en_US
dc.identifier.issn0354-8651en_US
dc.identifier.urihttps://scidar.kg.ac.rs/handle/123456789/22220-
dc.description.abstractUpotreba obnovljivih izvora energije je u stalnom porastu jer se rezerve neobnovljivih izvora smanjuju a nivo zagađenja životne sredine dostiže razmere koje značajno utiču na kvalitet života. Zbog praktično neiscrpne količine energije Sunčevog zračenja, tehnologije za njeno korišćenje su u stalnom razvoju. Decenijama se energija Sunca koristi za generisanje toplotne i električne energije. Uprkos značaju poznavanja intenziteta Sunčevog zračenja broj meteoroloških stanica koji meri intenzitet globalnog Sunčevog zračenja nije veliki u poređenju sa stanicama koje mere ostale meteorološke parametre. U ovom radu je prikazana primena veštačkih neuronskih mreža za modelovanje i predikciju globalnog Sunčevog zračenja na horizontalnu površinu koristeći najčešće merene meteorološke parametre. Za razvoj modela za predikciju korišćene su srednje dnevne vrednosti maksimalne i minimalne temperature vazduha, dnevne sume trajanja sijanja Sunca, vlažnosti vazduha i ekstraterestičkog zračenja za lokaciju grada Čačka. Meteorološki parametri koji su korišćeni za razvoj modela su mereni u periodu od 2 godine. Primena predloženog modela se može primeniti i na druge lokacije sa sličnim klimatskim parametrima.en_US
dc.description.sponsorshipAutori se zahvaljuju Ministarstvu prosvete, nauke i tehnološkog razvoja Republike Srbije i Fakultetu tehničkih nauka u Čačku Univerziteta u Kragujevcu na podršci u realizaciji i finansiranju naučnoistraživačkog rada prema Ugovoru 451-03-68/2020-14/ 200132.en_US
dc.language.isosren_US
dc.relation.ispartofMONOGRAFIJA XXXV Međunarodnog savetovanja u organizaciji Saveza energetičara ENERGETIKA 2020, Zbornik radovaen_US
dc.subjectGlobalno Sunčevo zračenjeen_US
dc.subjectpredikcijaen_US
dc.subjectneuronske mrežeen_US
dc.subjectmeteorološki parametrien_US
dc.subjectsolarna energijaen_US
dc.titleGlobal solar radiation prediction using Artificial Neural Networksen_US
dc.title.alternativePredikcija intenziteta globalnog Sunčevog zračenja primenom veštačkih neuronskih mrežaen_US
dc.typearticleen_US
dc.description.versionPublisheden_US
dc.type.versionPublishedVersionen_US
dc.source.conferenceMONOGRAFIJA XXXV Međunarodnog savetovanja u organizaciji Saveza energetičara ENERGETIKA 2020, Zbornik radovaen_US
Appears in Collections:Faculty of Technical Sciences, Čačak

Page views(s)

79

Downloads(s)

3

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Global solar radiation prediction using Artificial Neural Networks.pdf4.9 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open


Items in SCIDAR are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.