Please use this identifier to cite or link to this item:
https://scidar.kg.ac.rs/handle/123456789/22220
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | Marjanović, Milan | - |
dc.contributor.author | Dučić, Nedeljko | - |
dc.contributor.author | Dragicevic, Snezana | - |
dc.contributor.author | Vujičić, Vojislav | - |
dc.date.accessioned | 2025-03-17T09:26:45Z | - |
dc.date.available | 2025-03-17T09:26:45Z | - |
dc.date.issued | 2020 | - |
dc.identifier.citation | Marjanović, 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 978-86-86199-02-7 | en_US |
dc.identifier.isbn | 978-86-86199-02-7 | en_US |
dc.identifier.issn | 0354-8651 | en_US |
dc.identifier.uri | https://scidar.kg.ac.rs/handle/123456789/22220 | - |
dc.description.abstract | Upotreba 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.sponsorship | Autori 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.iso | sr | en_US |
dc.relation.ispartof | MONOGRAFIJA XXXV Međunarodnog savetovanja u organizaciji Saveza energetičara ENERGETIKA 2020, Zbornik radova | en_US |
dc.subject | Globalno Sunčevo zračenje | en_US |
dc.subject | predikcija | en_US |
dc.subject | neuronske mreže | en_US |
dc.subject | meteorološki parametri | en_US |
dc.subject | solarna energija | en_US |
dc.title | Global solar radiation prediction using Artificial Neural Networks | en_US |
dc.title.alternative | Predikcija intenziteta globalnog Sunčevog zračenja primenom veštačkih neuronskih mreža | en_US |
dc.type | article | en_US |
dc.description.version | Published | en_US |
dc.type.version | PublishedVersion | en_US |
dc.source.conference | MONOGRAFIJA XXXV Međunarodnog savetovanja u organizaciji Saveza energetičara ENERGETIKA 2020, Zbornik radova | en_US |
Appears in Collections: | Faculty of Technical Sciences, Čačak |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
Global solar radiation prediction using Artificial Neural Networks.pdf | 4.9 MB | Adobe PDF | ![]() View/Open |
Items in SCIDAR are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.