T E L KO M NIK A , V ol . 17 No. 6,  Dec em be r   20 1 9,  p p.3 1 0 0~ 3 1 0 9   IS S N: 1 69 3 - 6 93 0 accr ed ited   F irst  Gr ad e b y K em en r istekdikti,  Decr ee  No: 2 1/E/ K P T /20 18   DOI:   10.12928/TE LK OM N IK A .v 1 7 i 6 . 12729      31 00       Rec ei v ed   M arc 23 20 1 9 Rev i s ed   J u l y  2 20 1 9 A c c ep ted   J u l y  18 , 2 0 1 9   n o v e l m od el  f or solar r a diat i o n p red icti on         Ibrahim  S . M adu g u *1 , B. J .  O luf ea g b a 2 , Y inu sa   A A d edira n 3 ,  F.  A b d u lk adir 4   A .   A b d u lka r im 5 Ja m es . U . Inaku 6   A .   U. L aw an 7   1* Dep a rtm e n o f  El e c tri c a l  En g i n e e ri n g Ka n o  Un i v e rs i ty  o f   Sc i e n c e  a n d  T e c h n o l o g y W u d i l Nig e ri a   2 , 3, 6 Dep a r tm e n o El e c tri c a l  a n d  El e c tro n i c s  En g i n e e ri n g Uni v e rs i ty  o I l o ri n Nig e ri a   4 Dep a rt m e n o Che m i s try  Ed u c a ti o n Ka n o  Un i v e rs i ty  o Sc i e n c e   a n d  T e c h n o l o g y W u d i l ,  Ni g e ri a   5 Dep a rt m e n o El e c tr i c a l  En g i n e e ri n g Ah m a d u  Be l l o  Un i v e r s i ty  Z a ri a Ni g e ri a   7 Dep a rt m e n o El e c tr i c a l  En g i n e e ri n g Hu s s a i n i  Ad a m u  F e d e ra l  Po l y te c h n i c Ka z a u re Nig e ri a   *C o rre s p o n d i n g   a u th o r,  e - m a i l :   m a d u g u e m i r@g m a i l . c o m m a d u g u e m i r@ k u s tw u d i l .e d u .n g       Ab strac t   En e rg y   f o fu l f i l l i n g   b a s i c   c o m m u n i ty / i n d i v i d u a l   n e e d s   h a s   c o m e   to   c o n s ti t u te   th e   fi rs a rti c l e   o f   e x p e c ta t i o n   i n   a l l   c o n t e m p o r a ry   s o c i e ti e s T h e   e x p l o i t a ti o n   o re n e wab l e s   n o ta b l y   s o l a i n   e l e c tri c i ty   g e n e ra ti o n   h a s   b ro u g h t   re l i e to   th e   f u l f i l m e n t   o f   e n e rg y   d e m a n d   e s p e c i a l l y   a m o n g   s u s c e p ti b l e   c o m m u n i ti e s .   In   th i s  p a p e r y e a rl y  m i n i m u m  s o l a r ra d i a ti o n  o Ka n o  (1 2 . 0 5 °N; 0 8 .2 °E;  a l ti tu d e  4 7 2 .5  m 3  a i r   d e n s i ty   1 .1 7 0 5   k g /m 3 fo 4 6   y e a r s   i s   u s e d   to   g e n e r a te   a   p re d i c ti o n   m o d e l   th a fi t s   th e   d a t a   u s i n g   a u to re g re s s i v e   m o v i n g   a v e r a g e   (ARM A)  a n d   a   n e m o d e l   te rm e d   a u to re g re s s i v e   m o v i n g   a v e ra g e   p ro c e s s   (AR M AP).  Com p a ri s o n  b e twe e n  t h e  ARM A a n d  AR M AP  m o d e l s   s h o we d  a  t re m e n d o u s  i m p ro v e  i n  t h e  s u m   o s q u a re   e rro r r e d u c ti o n  b e twe e n  t h e  a c tu a l  d a ta  a n d  t h e  f o r e c a s te d   d a ta   b y  4 7 % .     Key w ords m e a n   a b s o l u te   p e rc e n t a g e   e rro r,   s o l a r a d i a ti o n ,   s u m   o f   s q u a re   e rro r ro o m e a n   s q u a r e   e rr o r,   ti m e  s e r i e s     Copy righ ©  2 0 1 9  Uni v e rsi t a s  Ahm a D a hl a n.  All  rig ht s  r e s e rve d .       1.  Int r o d u ctio n   A l t ho u gh   e l ec tr i c a l   en erg y   i s   s el do m   av a i l ab l as   p r i m ary   f orm i i s   m os c o m m on l y   us ed   i m od ern  l i v i ng T hi s   i s   be c au s i i s   ea s y   to  tr a ns po r be t w ee d i s tan l oc ati o ns   an c an   ef f i c i en tl y   b us ed   to   pro v i de   ne e de d   p o w er  to   pe r f orm   v ario us   f un c ti on s   t ha t   m ak ex i s ten c e   be ara bl [1] E n erg y   de m an i t he   W orld   an i Ni ge r i h as   ex pe r i en c e tr em en do us   i nc r ea s as   h um an   ac ti v i ti es   are  m ad m ore  c on v e ni e nt  thro ug t he   us of   el ec tr on i c s   an d   el ec tr i c a l   de v i c es   ( Com pu ter,  ph on es el ec tr i c   k ett l e,  was hi n m ac hi ne   an s o n).  T hi s   de m an d   i s   proj ec te t tr i pl b y   th y ea r   20 50   [2] .   L i k el y   ac erbati ng   th a l r ea d y   s erio us   gree nh o us e   ef f ec att r i bu te t t he   m as s i v e   c on s um pti on   of   en erg y   pro v i de d   b y   f os s i l   f u el   i n   the   l as   c en tur y   [3] .   Co ns eq u en t l y ,   s erio us   r ed uc ti o i f os s i l - f ue l   p o w er  s o urc es   m us oc c ur  i m pl y i n g   tha t re ne w a bl e e ne r g y  m us t b ec om e d om i na nt  [4 ,   5] .   Ni ge r i ha s   hu g s ol ar  en erg y   po t en t i al   r an g i ng   b et w e en   1,8 0 0   K W h/ m 2   to     the   S o uth ern  r e gi on   an d   m ore  tha n   2, 30 0   K W h/m 2   to  the   Nor th ern  r eg i o as   s ho w n   i n     F i gu r 1   [6 ,   7] T he   ab u nd an c of   s ol ar  en erg y   i Ni g eria   i s   h ug e the   r ad i ate s un s   e ne r g y   i s   ab ou 3.8 x 10 23   K W   w hi c h   i s   1.0 8 m i l l i o t on n es   of   oi l   e qu i v al en t   ( m toe ) T hi s   s ol ar  po te nti al   i s   m ore  tha 4 00 0   t i m es   an 13 00 t i m es   of   Ni ge r i da i l y   pr od uc t i on   of   c r ud e   o i l   a nd   na tura l   ga s   r es pe c ti v el y   [8 9]   T he r i s   n ee t ha r ne s s   r en e wab l e   en erg y   ( R E )   s ou r c es   s uc as   s o l ar  en e r g y   i n   de v el op i ng   c ou ntr i es   l i k Ni ge r i f or  s us ta i na bl e n erg y   pro v i s i on   to  brin a b ou ec on om i c   de v el op m en t,  r ural   de v e l o p m en t,  ea s of   l i v i ng   an pr ov i de   c l ea e ne r g y   f r om   th pe r s pe c t i v of   the   K y oto   ag r e em en t.  It  i s   i m pe r ati v to  n ote   t ha on l y   a bo ut  40 of   the   tot a l   po pu l ati on   i n   Ni ge r i ha v ac c es s  to  e l ec tr i c i t y ,  o ut  of   w h i c h o nl y   ab ou t 5 % of  th e  r ural  are as  ar e p r i v y  to  s uc h   el ec tr i c i t y   [10 11] .   T he   c om m un i ti es   wi th  t he   ac c es s   ha r dl y   e nj o y   m ore  tha 48   ho urs   pe r   week   of   un i nt err up t i b l p o w er  s up pl y   d ue   to  s m an y   probl em s   f r o m   the   ge ne r a ti o d o w to   di s tr i b uti on   [ 12 ] .   Re ga r d i n the s e M i c r og r i ( es pe c i al l y   s o l ar)   m i gh b us ed   to   m i ti ga te     the   prob l em   [8] S o l ar  ph oto v ol tai c   tec hn ol og y   ha s   nu m erous   ad v an t ag es ,   s i n c i t   r ed uc es   green ho us e   ef f ec [13 14 ] ,   c an   be   i ns tal l ed   i m od ul ar,   qu i c k l y   i nc r ea s ge ne r ati on   e v e t r em ote s t c o m m un i t y   an d  c an  e as i l y  b e f un de d b y   i nd i v i du a l s  or c oo pe r at i v es .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KO M NIK A     IS S N: 1 69 3 - 6 93 0       A  no v e l   mo d el  f or s ol ar r ad i ati o n p r e di c t i on   ( I brah i S Ma du gu )   3101   S ol ar  e ne r g y   c o nv ers i on   r e qu i r es   the   k no wl ed ge   of   th s ol ar  r ad i at i o d ata   of   th are of   ap pl i c ati on   as   i i s   no gl ob a l l y   un i f orm   [1 - 15] T he   av a i l ab i l i t y   of   the   em pi r i c al   da ta  m ak es   i t   f ea s i bl to  c r ea t m od el   us i ng   v ar i ou s   t ec hn i qu es Ho w e v er,  i f   the   d ata   i s   l ac k i ng   th en   t he   us of   em pi r i c al   e qu at i o ns   of   areas   wi th   al m os s i m i l ar  c l i m ate   c an   be   d ep l o y ed   [16] E l ec tr i c     po w er  g en era ti o i Ni ge r i f ac es   nu m erous   c ha l l en g es   an th i nc r ea s i the   pric of   oi l   i n   the   m i d - 19 70 s   tha ac c om pa ni ed   pros pe r i t y   tr i gg ered  ph en om en al   of   grow t i e l ec tr i c a l   ap p l i a nc es   f or  s oc i al c o m m erc i al   an i nd us tr i al   u s e   [8] W hi l s uc i nc r ea s i de m an oc c urr ed   al m os i m m ed i ate l y t he   p o w er  to  op era te  th em   c ou l n ot  k ee pa c e.  T he   r es ul was     po wer   gr i wi t p erf or m an c pr og r es s i v el y   de g en erated   an h as   r es i s te a l l   att em pts   to   r ev ers e t he  tre nd .   T he   s toc ha s ti c   na ture  of   r en e wabl es   l i k s ol ar  r a di a t i on   i s   i ts   m aj or  draw b ac k   as   i i s   di f f i c ul to  ea s i l y   f orm ul ate   pre di c t i on   m od el   [1 7] Ho w e v er,  t he   us of   s tat i s ti c al   ap proac h   s uc as   ti m s erie s   B ox   a nd   J en k i ns   proc ed ur [16 ]   A RM A   m a k es   i po s s i bl t es ti m ate   an f orec as the   ne x ge ne r at i o of   s ol ar  r ad i a ti o da ta  [1 8] O ne   of   the   s ho r tc om i ng s   of   predi c ti on   wi th  A R MA   i s   th at  i r e qu i r es   m an y   da t p oi nts   f or  be tt er  ac c urac y   an d   th da ta  m us be   s tat i o na r y   [1] .   T he   m en ti o ne s h ortc om i ng s   of   A RM A   m oti v a ted   the   d ev el o pm en of   n ov el   h y br i d t i m s erie s  m od el  te r m ed  A RM A P .           F i gu r 1.  M ap   of   Ni ge r i a s o l ar en erg y  po ten t i a l       2.  A RM A  M o d el   T he   s ol ar  r ad i at i o t i m s erie s   i s   c om po s ed   of   s eq u en c of   d ai l y   s ol ar  i ns ol a ti o o v er  the   pe r i od   of   46   y e ars   b et ween   19 71   an 2 01 6   o bs e r v ati on s { y t } A   c om m on l y   u s ed   a v e nu e   f or   ti m s erie s   predi c ti on   i s   the   au tore gres s i v m ov i ng   a v erag ( A RM A )   m od el s   aft er  en es uri ng   tha t he   t i m s erie s   i s   s tat i on ar y   [ 19 ] .   A R MA   ha s   t he   c ap ab i l i t y   of   ex tr ac ti ng   us ef ul   s tat i s t i c al   propert i es   us i ng   the   w e l l   k no w B ox   a nd   J e nk i ns   m od el   [20] .   T he   ge ne r a l   A uto r eg r es s i v e   Mo v i n g A v er ag e,  A R MA  ( p, q )  f or a s ol ar r ad i at i o is   g i v en  b y :     = = 1 + = 1 +   ( 1)   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                            IS S N: 16 93 - 6 93 0   T E L KO M NIK A     V ol .   17 ,  No 6,  D ec em be r  20 19 :   31 0 0 - 31 0 9   3102   where    are  c o ef f i c i en ts   of   A R   an M A   r es pe c ti v e l y ;     i s   r a nd om   proc es s   w i t z ero  m ea an d   c on s tan v ari an c e.   T he   B ox - J en k i ns   proc ed ure  i s   ba s ed   o 3   p i l l ars   [ 20 ,   2 1]   as   s ho w n   i F i gu r 2.           F i gu r 2.  B ox  an d J en k i ns   A RM A  m eth od o l og y       2.1 . M o d el  Iden t if ica t ion   T he   A uto c orr el ati on   F un c t i on   ( A CF )   an P art i al   A ut o c orr el ati on   F un c t i o ( P A C F )   pl ots   are  c om pa r ed   wi th  t he   th e oreti c a l   c ata l og   t i de nt i f y   m od el A   pu r au tor eg r es s i v wi l l   ha v i t A CF   s pi k es   de c a y i n to wa r ds   z ero  a nd   t he   P A CF   c ut s - off   af ter  the   p   l a g(s ) W hi l th m ov i n g   av era ge   i s   o po s i t of   au tor eg r es s i v w h i l t he   A RM A   m od el   ha v e   ge om etri c al   d ec a y   f or  b oth   A CF  a nd   P A CF .T he   l ag s   ̂ ( )   a r e d ef i ne d a s :     ρ ̂ ( k ) = ( y t μ ) n k t = 1 ( y t + k μ ) ( y t μ ) 2 n t = 1     ( 2)     where  k   i s  t he   nu m be r  of  l a gs  an   i s  th e m ea n o f  th s ol ar r ad i at i on  da t a,  .   T he   pa r ti a l   au t oc orr el at i o n   f un c ti on   ( P A CF )    i s   a   r e pres en tat i o of   th c orr e l a ti on   be t w e en   the   d ev i at i o ns   i the   da t a nd   the   l i n ea r   r e l ati o f r om   the   i nte r m ed i at v aria bl es   i   the   p arti a l   a uto c orr e l at i on   f un c ti on   wi th  k th   pa r ti al   c orr el ati on   c o ee f i c i e nt.   T he   P A CF   i s     de f i ne d  as :     ϕ kk = ρ ̂ ( k ) α k 1 , j   ρ ̂ k j k 1 j = 1 1 α k 1 , j   ρ ̂ j k 1 j = 1     ( 3)     ϕ k , j = ϕ k 1 , j ϕ kk ϕ k 1 , k j                 j = 1 , 2 , , k 1     ( 4)     T he   s pi k es   i the   A CF   a nd   P A CF   gi v gu i da nc to  the   na ture   of   the   m od el   pa r am ete r s A A CF   tha di es   do wn  ex po ne nti al l y   an P A CF   tha ha s   s pi k es   i l a gs p   i s   s ai to  be   pu r e l y   A RM A ( p,0) .   W hi l th o p po s i te   of   A proc es s es   i nd i c at es   m ov i n a v er ag e   ( MA )   proc es s .     T he   A RMA ( p, q )   ha s   bo t A CF   an P A CF   s pi k es   de c ay   to w ar ds   z ero.  O nc t he   A CF   an P A CF   wer i de n ti f i e th m od el   pa r am ete r s   nu m be r   are  s pe c ul ate d   an s e v era l   m od el s   are  us e whereof  th e  m os t p ars i m on i ou s  m od el   i s  c ho s en .     2.2 P a r amet e r   E stim atio n   T hi s   i nv o l v es   the   s e l ec t i on   of   pa r am ete r s   ( p,q)   ba s ed   o the   be h av i o ur  of     the   au t oc orr el a ti o f un c t i o n   ( A CF )   an pa r t i al   a uto c orr el ati on   f un c ti o ( P A C F ) T he r are   v ari ou s   m eth od s   of   es t i m a tes   s uc as   Y u l e - W al k er,  l ea s s qu are,  m ax i m u m   l i k el i h oo d   a nd   s o   on T he   l ea s t - s qu are  m eth od   i s   us ed   t f i nd   th e   c oe f f i c i en t( s )   of   the   pa r am ete r   of   an   au tore gres s i v e m od el . For   A R( 1) th e l e as t s qu are es t i m ate  i s  gi v en   b y :     α 1 = ( y t y t 1 ) 2 N t = 1 y t 2 N t = 1       ( 5)     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KO M NIK A     IS S N: 1 69 3 - 6 93 0       A  no v e l   mo d el  f or s ol ar r ad i ati o n p r e di c t i on   ( I brah i S Ma du gu )   3103   Cons i d erin g   A R( n)  w h ere n > 1,  t he w ha v e:     ( α 1 α 2 α n ) = ( a 11 a 12 a 1m a 21 a 22 a 2m a n1 a nm ) 1 ( b 1 b 2 b k )   ( 6)     where  =     a nn = ( y t n ) 2 N t = 1   ( 7)     f or      a nm = a mn = ( y t n y t m ) 2 N t = 1   ( 8)     b k = ( y t y t k ) 2 N t = 1   ( 9)     where   y t   i s  th ac tua l  d ata .     2.3 . M o d el  Diagn o stic Ch ec king   S e v era l   A R MA   m od el s   w er c om pu ted   us i ng   the   s am ti m s erie s   da ta,   bu t he   m os t   pa r s i m on i ou s   ( a de q ua te)   i s   c ho s en   as   th b es f or  the   da ta.   T he r e   are  v ari ou s   w a y s   of   di a gn os t i c   c he c k i ng   of   A R MA   m od el ,   bu a l l   are  ba s e on   the   r es i d ua l s T he   f ol l o w i n g oo d n es s   of  f i t te s is   us ed  t o o bta i n t he  m os t a de qu ate  m od el :   -   T he   ti m pl ot   of   th r es i du al   be h av es   l i k the   n orm al   di s tr i bu t i o n,  wi th   a pp r ox i m ate l y   z er m ea n a nd  c on s ta nt  v ari an c e.   -   S pi k es   of   the   pl o ts   of   r es i du al s   A CF   an P A CF   s ho u l l i w i t hi the   95 c on f i d en c i n terv al   ( CI)  bo un ds . T ha t i s :     CI ( b ound ) = ± 1 . 96 N     ( 10 )     where  N   i s  th e s am pl e d at a  s i z e  ( no l es s  th a n 2 5% of   the  t ota l  s i z e o f  th e d a ta  s i z e)   -   T he   A k ai k Inf or m ati on   Cr i t erio n:   F or  t i m e   s erie s   of   l en gt n,  the   l o wes A IC  g i v es   the   be s an d m os t p ars i m on i ou s  m od el .  A IC  i s  d ef i ne d  b y :     A IC = n × ln ( e n t = 1 2 n ) + 2 ( p + q )   ( 11 )     where  e 2   i s   the   d i f f erenc be t w ee ac tu al   a nd   f orec as ted   v al u e;  i s   nu m be r   of   ob s erv ati on s   and  an q   are m od el   ord er  [20 - 2 2] .       3.  P r o p o se d   A u t o r egre ss i v M o v ing   A v er ag e P r o ce ss  ( A RM A P )  M o d el   T he   ti m s erie s   A RM A   m od el   f al l s   u nd er  t he   tr ad i ti o n al   m eth od   of   f orec as ti ng   a m on g   the   thre oth er  c l as s i f i c at i o ns   of   f orec as ti ng T he   oth er   m eth od s   ha v be en   ne w   t ec hn i qu es   an bottom - up   ap proac h es T he   h y bri of   two  m eth od s   of   f orec as ti ng   i s   ex pe c t ed   to  greatl y   i m prov e   the  ac c urac y   of  th e f orec as ti ng  m od el  of  th e s o l ar r a di ati o n.    A   m od el   term ed   A uto r e gre s s i v e   Mo v i ng   A v er ag e   P r oc es s   ( A RM A P )   i s   de v e l o pe d   us i ng   h y br i s y s tem   ti m s eri es   i nc l u di n an   i nt eg r al   of   c ertai n um be r   of   prec ed i ng   v al ue s   T he   ne m od el A R MA P   i s   de v el op ed   ba s ed   o t he   pri nc i p l of   Z i e gl er - Ni c ho l s   r u l es   f o r   P ID  c on tr ol l er  tun i ng w he r e   the   pa r am ete r s   of   th P ID   c on tr o l l ers   c an   be   s el ec ted   f r o m     the   m ath em ati c al   m od el   or   b y   ex p erim en ts   of   the   p l a nt  t i m prov i ts   s tab i l i t y   ( tr an s i en an d   s tea d y - s ta te).   T he   A RM A P   i s   de v el op e to  f i ne   tu ne   the   A RM A   ti m s erie s   m od el T hi s     i s   ac c om pl i s he d   b y   i ntrod uc i ng   a i nt eg r a l   v ari ab l e   V n   whi c h   i s   a dd e as   a   b uf f er  be twee n     s tat i on ar y   an n on - s ta ti on ar y   ti m s erie s It  h as   l en gth   w ,   bo un d ed   w - 1< w > w /4   T he  propo s ed   ne w  m od el  i s  de f i ne as :     Y t = α k p k = 1 y t k + V k + 1 γ + β h q h = 1 ε t h + ε t   (1 2 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                            IS S N: 16 93 - 6 93 0   T E L KO M NIK A     V ol .   17 ,  No 6,  D ec em be r  20 19 :   31 0 0 - 31 0 9   3104   the  p aram ete r V n   i s  de f i ne d i n  ( 1 3 ).     V n = γ 2n [ ( y t 1 + y t n ) + 2 y t k n 1 k = 2 ]   (1 3 )     where  n  i s   i nte ge r 2 ,3, .. i s  i nte ge r : 1 , 2,…  an k   i s  i nt eg er: 2 ,3, .   A l s o,   a s erie s   P M A ( z )  i s   i nc l u de d w h ere th e p aram ete r   z   i s  a dd e d a nd  d ef i ne d  as :     z = { p           p > q q           q > p     ( 14 )     where   p   an q   ar t he   au t oregr es s i v e   a nd   m ov i ng   av erag pa r am ete r s   r es pe c ti v e l y .     T he   m atri c es  of  th e c oe f f i c i en ts  of  th A R MA P  p aram e ter es ti m ati on   are f ou n d a s   f ol l o w s :     a nn = ( Y t n ) 2 N t = 1   ( 15 )     f or  ;     a nm = a mn = ( Y t n V n ) 2 N t = 1   ( 16 )     b k = ( Y t Y t k ) 2 N t = 1   ( 17 )     where  , i s  th e s ol ar r ad i at i o n d at a.       4.  F o r e ca stin g   and  P e r f o r man ce  of   A RM A   and   A RM A P   T he   v erac i t y   of   the   de v e l op ed   m od el   i s   tes t ed   b y   pred i c ti ng   the   ne x ge n erat i on   of   s ol ar   r ad i at i o d ata   us i ng   th a v a i l a bl da ta,   w he r e   M S - E x c el   i s   us ed   f or  al l   c al c u l a ti on s   an da t f i tti ng .   A c c urac y   i s   a   m aj or   f un da m en tal   of   a n y   f orec as ti ng   m od el .   W hi l r oo t   m ea s qu are   err or  ( RMS E )   of   l es s   th an   20 %   i s   s i gn i f i c an y e th e   l es s er  t he   err or  th be tt er,  e v en   th ou g   an   o v er  f i tt i ng   s ho u l be   a v oi d ed   s as   no to  n eg ate   t he   pri nc i p l of   pa r s i m on y Cons i d er  ( )   i s   the   ac t ua l   da t a,  ( )   i s   the   f o r ec as ted   s ol ar  r ad i ati on   d at an n   i s   t he   d ata   s i z e T he   v ar i ou s   pe r f or m an c e i nd i c es  of  f orec as ti ng  m od el s  c on s i de r e i n t hi s   w ork  are:     U = [ ( ( A ( t ) F ( t ) ) 2 n ) n t = 1 ] 1 / 2 [ A ( t ) 2 n n t = 1 ] 1 / 2   [ F ( t ) 2 n n t = 1 ] 1 / 2     ( 18 )     R M SE = ( 1 n ( A ( t ) F ( t ) ) 2 n t = 1 ) × 100     ( 19 )     M A PE = 1 n | A ( t ) F ( t ) | n t 1     ( 20 )     SSE = ( A ( t ) F ( t ) ) 2 n t 1     ( 21 )     where  i s   T he i l s   U - s tat i s ti c RM S E   i s   Ro ot  M ea n   S qu are  E r r or,  M A P E   i s   Me an   A bs ol u te   P erc en t ag E r r or an S S E   i s  S um  of  S qu are  E r r or  [2 3 - 25] .       5.      R es u lt and  Dis cussi o n   5.1 S o la r  Radi atio n  Data   T he   46   y e ars   ( 1 st   J a nu ar y 19 7 to   31 st   Dec em be r 20 16 )   da i l y   m ea s ol ar  r a di at i o da ta   ( MJ /m 2 /da y )   w ere   c ol l ec ted   f r om   the   Ni g eria M e tr ol og i c a l   A ge nc y   ( N i Me t) F i gu r e   s h o w s   the  m on thl y   av erage  of   46   y e ars   da t a.  T he   m ax i m u m   s ol ar  r ad i ati on   i s   r ec orde i Ma r c wi th  an   a v erag of   25 .15 MJ /m 2 /da y   a nd   A ug us ha s   the   m i ni m u m   w i th  a av era ge   of   19 .5 7M J /m 2 /da y T he   m on ths   wi th  t he   l o wes s ol ar  r a di at i o c oi nc i de w i th  t he   r ai n y   s ea s o as   s uc the   i nf l u en c of   c l ou d   c ov er  i s   i m m i ne nt.   Mo r eo v e r the   s um m er  s ea s on   s ho w s   t he   m on ths   wi th  the   hi gh es v a l ue s   of  s ol ar r a di a ti o n.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KO M NIK A     IS S N: 1 69 3 - 6 93 0       A  no v e l   mo d el  f or s ol ar r ad i ati o n p r e di c t i on   ( I brah i S Ma du gu )   3105   5.2 . Bo x a n d  J enkins   A R M A  M o d ell ing   Y ea r l y   m i ni m um   av erage  s ol ar  r a di ati on   i s   c on s i de r ed   to  v a l i da te   th d ev el o pe d   m od el   F i gu r e   s h o w s   a   ti m pl ot  of   the   d ata .   A dd i ng   tr en d l i ne   tes t he   s t ati on ar i t y   of   t he   t i m s erie s   f ou nd   the   s l op e,  m   to  be   - 0.0 3 94 H o w e v er,  th f i r s di f f erenc of   the   da ta  s h o wed  s l op of  m = 0.0 00 th at  i s   al m os z ero  a nd   m a k es   the   ti m e   s erie s   s tat i on ar y T he   A uto c orr el ati on   F un c ti o ( A CF )   an d   pa r t i a l   au toc orr e l at i on   f un c ti on   ( P A CF )   p l ots   s ho wn  i F i g ure s   5   ( a)  an ( b)  r es pe c ti v el y   s ho w   t ha s ev era l   l ag s   ( k )   are  w i t hi 95 c on f i de nc i n terv al   ( CI)   bo u nd s   ( ± 1 . 96   or  ± 0.2 88 9,  where  N   =   46 ) he nc s tat i on ar y   t i m s erie s T he   A CF   de c a y s   i n     an   os c i l l at i on   f orm   af ter  the   s ec on d   l ag   a nd   the   P A CF   pl ot   c uts   of f   j us af ter  f ew  l ag s   i nd i c ati ng   A RM A ( 2,0 )   or hi gh er r a nk .   Le as s q ua r pa r am ete r   es ti m ati on   m eth od   i s   us e t o   c om pu te  s ev era l   A RM A   m od e l s ;   i nc l u di ng   A R MA ( 1, 0),  A RM A ( 1,1 ) ,  A R MA ( 2 ,0),  A RM A ( 2,1 ) A RM A ( 3, 0) a nd   A R M A ( 3,1 ) .   In  T ab l 1   the   A I an m ea s qu ar err or  ( MS E )   of   al l   th m o de l s   are  pres e nte wi th  A R MA ( 3, 0)  ha v i n the   l o w es v a l u es   of   A IC  a nd   M S E   at  15 .2 00 6   an   - 0.0 1 94 3.   T he r ef ore,  A RM A ( 3,0 )   i s   c ho s e as  th e m os t p ars i m on i ou s   m od el .   T he   A RM A ( 3,0 )   m od el   i ns ti tut es   th at  t he   y e arl y   m ea s ol ar  r ad i at i on y t   d ep e n ds   on   0.4 6 74 1   of   the   v al ue   y e ar  be f ore  ( 1 )   s ub tr ac ted   b y   0.0 4 66 2   of   the   v al ue   of   y e ars   be f ore  2   ad d ed   to  0.0 8 20 ,   3   of   the   v al ue   y ea r s   be f ore  p l us   r an do m   v ari ab l e,    of     ( - 0.0 84 3).   T he   m ea n,  μ  of   t he   r an do m   v ari ab l i s   0.0 0 04   a nd   s ta nd ard   de v i at i o n,  σ   of   1.1 19 4.   T he   ti m pl ot,   A CF   an P A CF   of   the   r es i d ua l   err or  of   the   m od el   A R MA ( 3, 0)  di s p l a y e i n     F i gu r e s   6   ( a)  a nd   ( b)  ha s   al m os al l   of   the   l a gs   of   the   c orr e l at i on s   wi t hi n   th CI  bo u nd s   T he   ti m pl ot  of   the   r es i du a l   i F i gu r i s   be h av i n l i k w hi t no i s w i t ap pr o x i m ate l y   z er m ea n (μ = 0.0 0 6). T hi s  po i nt  to  th e s ui t ab i l i t y   of  A RM A ( 3 ,0) to t he  d ata .   T he   m od el   A R MA ( 3, 0)  i s   us ed   to  f orec as the   s o l ar   r ad i at i o da t an the   r e s ul i n   F i gu r s h o w s   go o ag r ee m en be t w e en   th ac tua l   da ta  a nd   th f orec as ted   d ata T he   err or   an a l y s i s   f or  al l   the   s e l ec ted   m od el s   a l s s h o tha A R MA ( 3, 0)  h as   th l o wes v a l ue s   o f   MA P E ,   RMS E  a nd   S S E  a t 0 . 04 2 2,  0.0 4 00 an d  0. 0 38 8 a s  pre s en ted   i n T ab l e 2 .             F i gu r 3.  M on t hl y   a v era ge   en erg y   ( 19 71 - 2 01 6)     F i gu r 4.  T i m pl ot  f or  y e arl y  m i n i m u m  s ol ar  r ad i at i o n (19 71 - 20 16 )           ( a)   ( b)     F i gu r 5.  ( a)  A uto c orr el at i o n Func ti on  ( A CF )  of  s ol ar r a di ati on  ( 1 97 1 - 2 01 6) t i m s erie s     ( b) Pa r ti al   A ut oc orr el ati on  F un c ti o n (P A CF )  of  s ol ar r a d i at i on  ( 1 97 1 - 20 1 6) ti m e s erie s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                            IS S N: 16 93 - 6 93 0   T E L KO M NIK A     V ol .   17 ,  No 6,  D ec em be r  20 19 :   31 0 0 - 31 0 9   3106       ( a)   ( b)     F i gu r 6.  ( a)  A uto c orr el at i o n Func ti on  ( A CF )   p l ot  of  r es i du a l s  of  A RM A  ( 3, 0)     ( b) Pa r ti al   A ut oc orr el ati on  F un c ti o n (P A CF )   p l ot  of  r es i du a l s  of  A RM A  ( 3, 0)               F i gu r 7.  T i m pl ot  of  r es i d ua l s     of  A RMA  ( 3,0 )     F i gu r 8.  M ea s ure d V s   A R MA ( 3, 0) of   m ea y e ar l y  m i ni m u m  s ol ar r ad i at i on  ( 1 97 1 - 20 1 6)       T ab l 1.   AI an d  M S E   V a l u es  of  A RM A  M od e l s     A R M A   ( 1 , 0 )   A R M A   ( 1 , 1 )   A R M A   ( 2 , 0 )   A R M A   ( 2 , 1 )   A R M A   ( 3 , 0 )       A R M A   ( 3 , 1 )   AIC   1 8 . 2 7 7 6   2 6 . 9 1 9 1   1 7 . 1 5 2 4   2 6 . 9 1 9 1   1 5 . 2 0 0 6       2 3 . 4 5 6 7   M S E   - 0 . 8 3 7 2 6   - 0.   80962   - 0.   81788   - 1.   9479   - 0.   01943       1.   8346     T ab l e 2 .   R MS E MA P E , a n d   S S E   V al ue s  of  A R MA  Mo de l s     M OD E L   R M S E   M A P E   S S E   A R M A ( 1 , 0 )   0 . 0 1 8 2   1 . 8 2 0 1   7 7 . 5 6 0 9   A R M A ( 1 , 1 )   0 . 0 1 7 6   1 . 7 6 0 0   7 7 . 5 7 6 2   A R M A ( 2 , 0 )   0 . 0 1 7 8   1 . 7 7 8 0   7 7 . 5 7 1 5   A R M A ( 2 , 1 )   0 . 0 4 2 3   4 . 2 3 4 7   7 7 . 5 5 5 9   A R M A ( 3 , 0 )   0 . 0 0 0 4   0 . 0 4 2 2   0 . 0 3 8 8 5   A R M A ( 3 , 1 )   0 . 0 3 9 9   3 . 9 8 8 2   6 9 . 9 8 9 6         5.3 A RM A P  M o d ell ing   T he   ne w   A R MA P   m od el   i s   de v el op e to  e l i m i na t th s tat i on ari t y   bo tt l e ne c k   s u c as   ov er  d i f f erenc i ng s tat i o na r i t y   tes a nd   s on V ari ou s   v a l ue s   of   V n   ( w h ere  2 < n > p + 1 )   pa r am ete r   i ( 14 )   wer s e l ec te a nd   t he   A RM A   an d   P M A   m eth o do l og y   i s   f ol l o w e to   f i nd   t he   be s m od el O nc v a l u es   of   V n   ( V 2 V 3   and  V 4 )   are  tab ul ate d   the n   i c an   be   us ed   t es t i m ate   pa r am ete r s   o the   A RM A   us i ng   d i f f erent  m eth od s   s uc as   l ea s s qu are  es t i m ati on m ax i m um   l i k el i ho od ,     Y ul e - W al k er  es ti m ate   etc T he   m od el   i s   de f i ne as   A RM A ( p,q ) + P MA ( n).  T he   s u m   of   s qu are  err or  ( S S E )   of   v ar i ou s   P MA ( n)  i nc r ea s es   as   i s   greate r   or  l es s   t ha n   p   or   q   as   s ho wn   i n     F i gu r e   9,   w h ere   f or  A R MA ( 3,0 ) P M A ( 2)  ha s   S S E   of   9 3.9 5 18   tha i s   gre ate r   tha c orr es po nd i ng   P M A ( 3)  wi th   4. 17 X 10 - 23 Ho w e v er,   S S E   v al ue   of   P MA ( 3)   i s   l es s   th an   tha o f   P MA ( 4)   w i th   6.1 4X 10 - 21 B as ed   on   the   r ul of   pa r s i m on y   A RM A ( 3, 0)+ P MA ( 3)  i s   s el ec ted   as   ad eq ua t w i th    be tte r   f i of   48 t ha A R MA ( 3, 0).  T he   p l ot   of   f orec as ted   a ga i ns th ac t ua l   d at i s   s h o w i F i gu r 1 w h ere  the   c orr e l at i on   i s   al m os 10 0%.  T he   S S E R MS E   an M A P E   f or  the   m od el   are 1 . 8708 × 10 21 1 . 0444 × 10 10   and  6 . 6292 × 10 12   r es pe c ti v e l y .     5.4 . Com p ar i son  bet w ee n   A RM A   and   A RM A P  Fo r ec as t   T he   A RM A P   m od el   i m pr ov es   t he   A RM A   m od el   s uc tha th f orec as i s   be tte r .     T he   r es i du a l s   of   pred i c ti o n   w i t ea c h   m od el   ar us e f or  v ario us   err or  an a l y s e s   to  de term i ne     the   be s m od el   tha t   f i ts   the   da t a.  T he s err or  an a l y s e s   m a y   i nc l u de   s um   of   s qu a r err or   ( S S E ) s u m   of   err or  ( S E ) m ea ab s ol ute   p erc en ta ge   err or  ( M A P E ) r o ot   m ea s qu are   er r or  an T he i l s   U - S tat i s ti c s A s   pro v en   i nt er - al i A R MA ( 3 ,0)  m od el   i s   f ou nd   to  be   th be s am on th tes te Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KO M NIK A     IS S N: 1 69 3 - 6 93 0       A  no v e l   mo d el  f or s ol ar r ad i ati o n p r e di c t i on   ( I brah i S Ma du gu )   3107   m od el s A l s o,   th i ntrod u c ti on   of   A RM A P   s ho w s   a   great   i m prov em e nt  i th ti m s erie s   f orec as ti ng whereb y  t he r i s  trem en do us  r ed uc t i on  i n   err or ana l y s i s .             Fi gu r 9.  S um  of  S qu are  E r r or of   A RM A ( 3,0 ) + P MA ( n)     F i gu r 10 A R MA ( 3, 0)+ P M A ( 3) F orec as ti ng       5.5 A n al y s is  o f   S u m o f  S q u ar E r r o r  f o r   A RM A   an d   A RM A P   T he   s u m s   o f   s qu are  err ors   of   the   two  m eth od s   are   c om pa r ed   as   s ho wn  i F i g u r 11 .     I c an   be   d ed uc e t ha t   P MA ( 3)  f or  A RM A ( 3,0 )   an d   A R MA ( 4 ,0)  h av t he   l ea s v a l u es   w i th    1.87 x 10 - 21   a nd   2.6 8 x 10 - 22   r es pe c ti v e l y   wh i l e  P MA ( 2) + A RM A ( 2,0 )   ha s  th e h i g he s t  v a l ue  ( 25 5 .75 ) Cons i d erin th pr i nc i pl e   of   pa r s i m on y   A R MA ( 3,0 )   wi l l   b c ho s e a nd   c om pa r ed   wi th   A RM A ( 3,0 ) + P MA ( 3). T he   S S E  of  th es e t wo m od el s  are  55 . 13  an 1.8 7 x 10 - 21   f or A RMA ( 3, 0) a nd   A RM A ( 3,0 ) + P MA ( 3)   r es pe c ti v el y  r ep r es en t i ng   a red uc ti on  of  err or b y  6. 60 x 10 17 %.     5.6 A n al y s is  o f  T h eil ’s  U - S t atist ic  f o r   A RM A  and   A RM A P   T he   T he i l s   U - s tat i s t i c s   d e s c r i be i n   e qu at i o 18   i s   an oth er  a na l y s i s   th at  de s c r i be s     the   pe r f orm an c of   f orec a s ti ng   m od el us ua l l y   th m od e l   w i t the   l o w es v al ue   i s   c on s i de r ed     the   b es m od el In  F i gu r 12   A RM A ( 3,0 )   h as   a   v a l ue   0.0 0 61   whi c i s   hi g he r   tha A RM A ( 3,0 ) + P MA ( 3)  ha v i n 3.6 9X 1 0 - 14 H o w e v er,  i c an   be   s ee t ha A RM A ( 4 ,0)  ha s   v er y   s l i gh t l o w er  v a l ue   bu i s  qu i t e i ns i gn i f i c an t a n as  s uc h i t i s  no t c on s i de r ed .             F i gu r 11 S um  s qu are err o r  of  A RMA     an A RM A P  m od el s     F i gu r 12 . T he i l s  U - S ta ti s ti c  f or ARM A     an A RM A P  m od el s       5.7 A n al y s is  o f  Ro o t  M ea n  S q u ar e E r r o r  ( RM S E )  f o r   A RM A  and   A RM A P   T he   m od el   w i t l o wes r oo t   m ea s qu are  err or  de s c r i b ed   i eq u ati on   3. 37   i s   c on s i de r e d   the   b es m od el In  F i g ure  13   th v al ue   1 .04 44 X 10 - 10   A RM A ( 3,0 ) + P MA ( 3)  f or  i s   the   l o w es a nd   he nc th be s m od el F urt he r m ore,  c o m pa r i ng   the   R MS E   v a l u of   17 .21 64   f or  A RM A ( 3,0 )   a nd   A RM A P  c ou nt erpar wi l l   i nd i c ate   a d i f f erenc e o f  a  v a l ue  m ore tha n 1  b i l l i on .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                            IS S N: 16 93 - 6 93 0   T E L KO M NIK A     V ol .   17 ,  No 6,  D ec em be r  20 19 :   31 0 0 - 31 0 9   3108   5.8 A n al y s is  o f  M ea n   A b solu t e P er c ent age  E r r o r  ( M A P E )  f o r   A RM A  and   A R M A P   T hi s   i s   an oth er  pa r am ete r   us ed   to  c ho os t he   be s t   m od el   tha f i da t a.  F i g ure  14   s ho w s   the   a na l y s i s   of   thi s   pa r am ete r   an i c an   b s ee th at  w h i l A R MA   m o de l   s tarts   wi th     v er y   hi gh   v al ue   f or  A R MA ( 1, 0)  i de c r ea s es   up   t A RM A ( 4, 0).  Ho w e v er,  t he   pa t tern  f or   A RM A P  m od el s  s tarts  wi th   l o w er  v a l u es , i nc r e as es  an d d ec r ea s e d t o  th e  l o wes v al u e.             F i gu r 13 Root  m a en  s qu a r e e r r or of  A RM A   an A RM A P  m od el s     F i gu r 14 Me an  a bs ol ute   p erc en tag e e r r or of   A RM A  a nd   A RM A P  m od el s           6.  Co n clus ion   In  th i s   pa pe r   t i m s erie s   B ox   an d   en k i ns   m eth od o l og y   i s   us ed   to  f i n be s m od el   f or   f orec as ti ng   m ea y ea r l y   s o l ar  r ad i a ti o da ta  of   46   y ea r s be t w ee 19 71   a nd   2 01 6 .   Res ul ts   s ho w   tha A RM A   ( 3, 0)  m od el   i s   the   m os pa r s i m on i ou s   a nd   f i ts   the   da t b ett er  t ha oth er  c ho s en   m od el s   w i t th l o w es RM S E   v a l ue   of   0.0 00 an S S E   v a l ue   of   0.0 38 85 .   A   ne wl y   de v e l op ed   proc ed ure  us i ng   h y br i d   m eth od   i s   f ou nd   to  i m pr ov t he   f orec as an r ed uc ed   the   err or   be t w e en   the   ac t ua l   a nd   th f orec as ted   da t a.  A R MA P   pro v ed   to   b b ett er   f orec as ti ng   m od el   where  i ts  c orr es p on di n v al ue s  of  RMS E MA P E  an d S S E   are m uc h l o w er.         Ref er en ce s   [1 ]   Das   UK,   T e y   KS,  Se y e d m a h m o u d i a n   M M e k h i l e f   S,  Id ri s   M Y Va n   Dev e n te r   W ,   Hora n   B,   Sto j c e v s k i   A Fo re c a s ti n g   o p h o t o v o l ta i c   p o w e g e n e r a ti o n   a n d   m o d e l   o p ti m i z a ti o n A   re v i e w Ren e wab l e   a n d   Su s ta i n a b l e  En e rg y  Re v i e ws 2018 ;   81 912 - 928 .   [2 ]   Cou n c i l   WE W o rl d  e n e rg y  s c e n a ri o s  c o m p o s i n g   e n e rg y  f u tu r e s  t o  2 0 5 0 PSI,   L o n d o n .   2 0 1 3 .   [3 ]   Ak o re d e   MF Ib ra h i m   O A m u d a   SA O tu o z e   AO O l u f e a g b a   BJ C u rre n ta tu   a n d   o u tl o o k   o f   re n e w a b l e   e n e rg y   d e v e l o p m e n i n   Nig e r i a Nig e ri a n   J o u r n a l   o Te c h n o l o g y   (NI J O TECH) 2017 ;   36 196 - 2 1 2 .   [4 ]   Ab d u l k a ri m   A Ab d e l k a d e S,   M o rro w   DJ Sta t i s t i c a l   a n a l y s e s   o wi n d   a n d   s o l a r   e n e rg y   r e s o u rc e s   fo r   th e   d e v e l o p m e n o h y b r i d   m i c ro g ri d 2 nd   In te r n a ti o n a l   Co n g re s s   o n   En e rg y   Eff i c i e n c y   a n d   En e rg y   Rel a te d  M a te ri a l s  (ENEFM 2 0 1 4 ) Sp ri n g e r Pro c e e d i n g s   i n  En e rg y .   Sw i tz e rl a n d 2 0 1 5 :   9 - 14 .   [5 ]   M e k o n ts o   C A b d u l k a r i m   A M a d u g u   IS I b ra h i m   O ,   A d e d i ra n   YA Rev i e w   o O p ti m i z a ti o n   T e c h n i q u e s   fo Si z i n g  Re n e w a b l e  E n e rg y   Sy s te m s Com p u te r  En g i n e e r i n g  a n d  Ap p l i c a ti o n s 2 0 1 9 ;   8 ( 1 ) 13 - 3 0   [6 ]   An o l i e fo   E T h e   ro l e   o f   d u s t   i n   t h e   f a i l u re   m e c h a n i s m   o f   s o l a s tre e t   l i g h i n   Ni g e ri a J o u r n a l   o f   Ren e wab l e  a n d  Al t e rn a t i v e  En e rg y  T e c h n o l o g i e s 2 0 1 6 ;   2 86 - 93.   [7 ]   Chi e m e k a   OO O n u T Dere k   KB S o l a r   e n e r g y   p o t e n ti a l s   i n   s tra t e g i c a l l y   l o c a t e d   c i ti e s   i n   Nig e ri a :   Rev i e w re s o u r c e   a s s e s s m e n t   a n d   PV  s y s te m   d e s i g n R e n e wab l e   a n d   Su s ta i n a b l e   En e rg y   Re v i e ws 2016 ;   55 550 - 5 6 6   [8 ]   M o h a m m e d   S,   Pe ti n ri n   JO Ren e w a b l e   e n e rg y   p o te n t i a l s   i n   Ni g e ri a m e e t i n g   ru ra l   e n e rg y   n e e d s Ren e wab l e  a n d  Su s ta i n a b l e  E n e rg y  Re v i e ws .   2 0 1 4 72 - 84.   [9 ]   Vi n c e n EN,  Y u s u SD In te g r a ti n g   R e n e w a b l e   E n e rg y   a n d   Sm a rt  G ri d   T e c h n o l o g y   i n to   th e   Nig e ri a n   El e c tr i c i ty  Grid  Sy s te m Sm a rt  g ri d  a n d  Re n e wab l e  En e rg y .   2 0 1 4 ;   5 (0 9 ) 2 2 0 - 2 3 8 .   [1 0 ]   M o h a m m e d   Y M u s ta fa   M Ba s h i N,   M o k h ta ra   A Ren e w a b l e   e n e r g y   re s o u rc e s   fo d i s tri b u te d   p o w e r   g e n e ra ti o n   i n   Ni g e ri a re v i e w   o th e   p o te n t i a l Ren e wa b l e   a n d   Su s ta i n a b l e   En e r g y   Re v i e ws   j o u r n a l 2013 :   257 - 268.   [1 1 ]   Ad e o ti   O O y e w o l e   BA,  Ad e g b o y e g a   T D So l a p h o to v o l ta i c - b a s e d   h o m e   e l e c t ri fi c a t i o n   s y s te m   f o r   ru ra l  d e v e l o p m e n i n  Ni g e r i a d o m e s ti c  l o a d  a s s e s s m e n t Re n e wab l e  E n e rg y 2 0 0 1 ;   2 4 (1 ) 1 5 5 - 161   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KO M NIK A     IS S N: 1 69 3 - 6 93 0       A  no v e l   mo d el  f or s ol ar r ad i ati o n p r e di c t i on   ( I brah i S Ma du gu )   3109   [1 2 ]   Ab d u l k a ri m   A ,   Ab d e l k a d e r   S,  M o rro w   D M e th o d   fo r   o p t i m u m   d e s i g n   o s ta n d a l o n e   h y b ri d   re n e w a b l e   e n e rg y  m i c ro g ri d s J o u r n a l   o Fu n d a m e n ta l   a n d  A p p l i e d  S c i e n c e s 2 0 1 7 ;   9 ( 2 ) 1047 - 1 1 0 1   [1 3 ]   Sc h n i tz e r   D L o u n s b u ry   D ,   Carv a l l o   J De s h m u k h   R ,   A p J Ka m m e n   DM M i c ro g ri d s   f o ru r a l   e l e c tri f c a ti o n a   c r i ti c a l   r e v i e w   o b e s p ra c ti c e s   b a s e d   o n   s e v e n   c a s e   s tu d i e s Uni t e d   Nat i o n s   Fo u n d a ti o n .   Cal i fo r n i a B e rk e l e y .   2014.   [1 4 ]   Bu g a j e   IM Rem o te   a re a   p o wer  s u p p l y   i n   Nig e ri a t h e   p ro s p e c ts   o s o l a e n e rg y Ren e wa b l e   En e rg y .   1999 ;   1 8 (4 ) 491 - 500.   [1 5 ]   Ab d u l k a ri m   A Ab d e l k a d e r   SM M o rro w   D Am u d a   S M a d u g u   S Fa l a d e   A Sa m i n u   S,  Ad e d i ra n   A Eff e c t s   o PV   te c h n o l o g y   o n   th e   o p ti m a l   d e s i g n   o s ta n d a l o n e   re n e w a b l e   e n e r g y   m i c ro g r i d J o u r n a l   o f   El e c tr i c a l  e n g i n e e ri n g  En g i n e e ri n g 2018 17 ( 1 ) 1 - 8   [1 6 ]   Has s a n   J ARIM a n d   re g re s s i o n   m o d e l s   fo p re d i c ti o n   o d a i l y   a n d   m o n th l y   c l e a rn e s s   i n d e x .   Ren e wab l e  En e r g y 2 0 1 4 68 ( 1) 4 2 1 - 7 .   [1 7 ]   Kh a re   V,  Ne m a   S,  Ba re d a P So l a r w i n d   h y b ri d   re n e w a b l e   e n e rg y   s y s te m r e v i e w Ren e wab l e   and  Su s ta i n a b l e  En e rg y  Re v i e ws 2 0 1 6 ;   58 23 - 33.   [1 8 ]   Hua n g   R,  Hu a n g   T G a d h   R,  L i   N So l a g e n e r a ti o n   p re d i c ti o n   u s i n g   th e   ARM m o d e l   i n   a     l a b o ra to ry - l e v e l   m i c r o g ri d IE EE  T h i rd   In te rn a t i o n a l   Con f e re n c e   o n   Sm a r G ri d   Com m u n i c a ti o n s .   2012 :   5 2 8 - 5 3 3   [1 9 ]   W a n   Ah m a d   W K A Ah m a d   S Ari m a   m o d e l   a n d   e x p o n e n t i a l   s m o o th i n g   m e th o d a   c o m p a ri s o n AI P   Con fe re n c e  Pr o c e e d i n g s .   2 0 1 3 ;   1 5 2 2 ( 1 ):  1 3 1 2 - 1321   [2 0 ]   Fe rra ri   S,   L a z z a ro n i   M Pi u ri   V,  Cri s ta l d i   L ,   Fa i fe r   M Sta ti s ti c a l   m o d e l s   a p p ro a c h   fo r   s o l a ra d i a t i o n   p re d i c ti o n IEEE   In t e rn a t i o n a l   In s tru m e n ta ti o n   a n d   M e a s u r e m e n T e c h n o l o g y   Con f e re n c e   (I2 M T C) .   2013 :   1 7 3 4 - 1739 .   [2 1 ]   W u   J Ch a n   CK T h e   p re d i c t i o n   o f   m o n th l y   a v e ra g e   s o l a r a d i a ti o n   wit h   TDNN   a n d   ARIM A 2 0 1 2   1 1 th   In te rn a ti o n a l  Co n fe re n c e  o n  M a c h i n e  L e a rn i n g   a n d  A p p l i c a ti o n s .   2 0 1 2 2 4 6 9 - 474   [2 2 ]   Sh u m w a y   R,  Sto ff e r   D. T i m e  S e ri e s  An a l y s i s .   L o n d o n :  Sp ri n g e r .   2 0 1 1 .   [2 3 ]   M c G e e   R,  Y a ff e e   M.   In tro d u c ti o n   to   ti m e   s e ri e s   a n a l y s i s   a n d   fo r e c a s ti n g .   Bro o k l y n New   Y o rk :   Ac a d e m i c  Pre s s In c .   1 9 9 9 .   [2 4 ]   O tu ra n c   G ,   Hep b a s l i   A,  G e n c   A Sta t i s t i c a l   a n a l y s i s   o s o l a ra d i a ti o n   d a ta E n e rg y   So u r c e s 2 0 1 0 ;   25 ( 11 ) 1 0 8 9 - 1 0 9 7 .   [2 5 ]   Pe l g ri n   F L e c t u re  5 Bo x - J e n k i n s   m e t h o d o l o g y Ni c e .   2 0 1 1 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.