I n d on e s ian   Jou r n al   o f   E lec t r ica l   E n gin e e r in g  a n d   Com p u t e r   S c ience   Vo l .   3 7 ,   N o .   3 ,  M a r c h   20 2 5 ,   pp.   1 87 4 ~ 1 88 6   I S S N:  2 502 - 4 7 52 ,   DO I :  10 . 1 1591/i j e e cs .v 3 7 . i 3 . pp 1 87 4 - 1 88 6             1874     Jou r n al  h o m e page :  ht tp: // ij e e cs . iaes c or e . c om   M ac h in e   le ar n in g  m od e ls  i n  r e n e w ab le  e n e r g y   f or e c as t in g:     a sy st e m at ic  l ite r at u r e   r e v i e w       M oh am e d   Yas s in e   Rhaf e s 1 ,  Om ar   M ou s s aou i 1 , M ar ia  S im on a  R ab oac a 2   1 M A T S I   L a b o r a t or y , E S T O , M o ha mm e d F i r s t  U ni ve r s it y , O uj d a , M o r o c c o   2 I C S I   E ne r g y  D e pa r t me nt , N a ti o na l  R e s e a r c h a nd D e ve l o pm e nt  I ns ti tu te   f or  C r y oge n ic s  a nd I s o t o pi c   T e c hn ol o gi e s ,    R m. Va lc e a ,   R oma ni a       Ar t ic l e   I n f o     AB S T RA CT   A r ti c le  h is tor y :   R e c e i ve d  A pr   14 ,   202 4   R e vi s e d  Oc t   1 ,  202 4   A c c e pt e d  Oc t   7 ,   202 4       D u ri n g   t h e  p as t   y e ars ,   t h e   co n v e rg en ce   o f  m a ch i n e  l e ar n i n g   (ML )   t e ch n o l o g i e s   w i t h   r en ew ab l e  e n e r g y   s ec t o rs   h as   b eco me   a   s i g n i f i c an t   k ey   are a  o f  i n n o v at i o n   as   a   k ey   ar e a   o f   i n n o v at i o n ,   e n h an ci n g   t h e  e ffi ci e n cy   a n d   p re d i c t ab i l i t y   o f  s u s t ai n ab l e   en e rg y   s o u r ce s .   ML   a l g o ri t h m s ,   a d e p t   at   h an d l i n g   c o m p l e x   d at a,   h av e  b eco me   e s s en t i al   i n   f o r ec as t i n g   en e r g y   o u t p u t s   fro m  v ar i ab l e   s o u r ce s   l i k e  s o l ar   an d   w i n d .   T h i s   i n t e g r at i o n   h as   l ed   t o   t h e  d ev e l o p men t   o f  s m art e r,   m o r e   a d ap t i v e   g ri d   s y s t em s ,   cap ab l e   o f  e ffi ci e n t l y   m an a g i n g   t h e   v ari ab i l i t y   o f  ren ew ab l e   en e rg y   s o u r ce s .   T h i s   rev i ew   p ap e r   fo cu s e s   o n   s e v e ra l   k ey   ar e as :   f i rs t l y ,   i t   p ro v i d e s   a  s u mm ar y   o f  r el at ed   w o r k ,   s p e c i f i c al l y   f o c u s i n g   o n   ML   i n   t h e   r en ew ab l e   e n e r g y   fi el d .   S eco n d l y ,   i t   d el v e s   i n t o   ML   mo d el s   an d   e v a l u at i o n   me t ri c s   u s ed   fo r  s o l ar  an d   w i n d   e n e r g y   fo r ec as t i n g .   T h i rd l y ,   i t   an a l y z e s   2 1   s t u d i e s   p u b l i s h e d   fro m  2 0 1 9   t o   2 0 2 3 ,   p ri m ari l y   ce n t e r e d   o n   s o l ar  e n e r g y   (6 0 % )  an d   w i n d   en e r g y   (4 0 % ),   w i t h   an   em p h as i s   o n   v ar i o u s   fo r ec as t i n g   h o r i zo n s ,   h i g h l i g h t i n g   t h e  r e s u l t s   o f   t h e  ML   al g o r i t h m s   u s e d   an d   t h e  p e rf o r m an ce  me t ri c s   t o   e v a l u at e  t h e i r   e ff ec t i v en e s s .   Fi n al l y ,   i t   i d en t i fi e s   g ap s   an d   o p p o rt u n i t i e s   i n   t h i s   fi el d .   T h e  s t a t e - of - the - art   rev i ew   an d   i t s   fi n d i n g s   c a n   o ff e r  a  s o l i d   fo u n d at i o n   f o r  fu t u r e  re s e ar ch   i n i t i at i v e s .   K e y w o r d s :   F o r e c a s t i n g   M a c hi ne   l e a r ni ng   R e n e wa bl e   e n e r g y   S o l a r   e n e r g y   W i nd  e n e r g y   Th i s   i s   a n   o p en   a c ces s   a r t i c l e  u n d e r   t h e  CC  B Y - SA   l i cen s e.     C or r e s pon din g  A u th or :   M o h a m e d  Ya s s i ne   R ha f e s   M A T S I   L a b o r a tor y ,   E S T O,   M o h a m m e d  F i r s t   Univ e r s i t y   Ou j d a ,   M o r o c c o   E m a i l :  m o h a m e d y a s s i ne . r ha f e s @ u m p. a c . m a       1.   I NT RODU C T I ON   T h e   e v o l ut i o n   o f   e l e c t r o m o bi li t y ,   a l o n g  w i t h   de v e l o p m e n t s   i n   a gr i c u l t ur e   a n d  f a r m i ng,   t e l e c o m m u ni c a t i o ns ,   a n d  ot h e r   d o m a i ns ,   ha s   l e d   to   a n   i n c r e a s e d  de m a n d  f o r   e l e c t r i c i t y   f r o m   r e n e wa ble   e n e r g y   s o ur c e s   [ 1] .   T hi s   gr o wi n g  ne e d  i s   a   r e f l e c t i o n   o f   t h e   gl o b a l   t r a n s f o r m a t i o n   to wa r ds   c l e a ne r ,   m o r e   s us t a i n a bl e   e n e r g y   f o r m s .   I n   r e c e n t   y e a r s ,   r e n e wa bl e   e n e r g y   r e s e a r c h   a n d  de v e l o p m e n t   h a s   gr o wn  s i g nif i c a n t l y   du e   to   t h e   de m a n d  f o r   s us t a i n a bl e   e n e r g y   s o l ut i o ns   [ 2] .   Ho we v e r ,   t h e   a do p t i o n   o f   r e n e wa bl e   e n e r g y   i s   v e r y   c h a ll e n g i ng,   pr i m a r il y   due   to   t h e   v a r i a bil i t y   a n d   un pr e d i c t a bil i t y   a s s o c i a t e d  wi t h   we a t h e r   c o n d i t i o n s .   W i n d  e n e r g y ,   f o r   e x a m p l e ,   i s   hi g hly   d e pe n de n t   o n   we a t h e r   pa tt e r n s ,   whi c h   c a n   b e   c h a ll e n g i ng  t o  f o r e c a s t   wi t h   a c c ur a c y   [ 3] .   Al s o ,   t h e   pr o duc t i o n   o f   s o l a r   e n e r g y   i s   a f f e c t e d  by   we a t h e r   pa tt e r n s   s uc h   a s   s e a s o na l  c h a n ge s   i n   s u nli g h t ,   c l o ud  c o v e r ,   a n d  ot h e r s   [ 4] .   T h e s e   c h a ll e n g e s   pr e s e n t   o b s t a c l e s   to   i n t e gr a t i n g  t h e   po w e r   gr i d  w i t h   r e n e wa bl e   e n e r g y   s y s t e m s .   T o  m e e t   t h e   i n s t a bil i t y   c a u s e d  by   w e a t h e r   pa tt e r n s   o f   r e n e wa bl e   e ne r g y   s o ur c e s ,   i t   b e c o m e s   e s s e n t i a l   f o r   ph o to v o l t a i c   ( P V)   s y s t e m s   a n d  w i n d  f a r m s   to   p r o vi de   a d v a n c e d  e l e c t r i c i t y   ge n e r a t i o n   f o r e c a s t s   [ 5] .  T r a d i t i on a l   f or e c a s t i n g   m e th od s ,   w h i c h   e m pl o y e d   f or   d e c a d e s ,   d e p e n d   on   s ta ti s t i c a l   a n d   p h y s i c a l   a p p r oa c h e s   [ 6 ] ,   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n do n e s i a n   J   E l e c   E n g  &   C o m p  S c i     I S S N:   2 5 0 2 - 4 7 52       M ac hine  lear ning  mode ls   in  r e ne w able  e ne r gy   f or e c as ti ng   …   ( M ohame d  Y as s ine  R haf e s )   1875   o f t e n   f a i l   to   h a n d l e   t h e   c o m p l e x   a n d  n o nli ne a r   da t a   o f   r e n e wa bl e   e n e r g y   c h a r a c t e r i s t i c s   [ 7] .  I n   t h e   l a s t   f e w  y e a r s ,   m a c hi ne   l e a r ni ng  ( M L )   ha s   e m e r ge d  a s   a n  e f f e c t i ve   s o l ut i o n   i n  t h e   r e n e wa bl e   e n e r g y   i n du s t r y .   M L   m o de l s   c a n   h a n d l e   a n d  l e a r n   f r o m   v a s t   qua n t i t i e s   o f   da t a ,   i n c l ud i ng  t i m e   s e r i e s ,   m e t e or o l o g i c a l ,   a n d   ge o gr a phi c a l   da t a .   T hi s   m a ke s   M L   a   s u i t a bl e   s o l ut i o n   f o r   a ddr e s s i n g  t h e   c h a ll e n ge s   i n   r e n e wa bl e   e n e r g y   da t a   a n a ly s i s ,   ba s i c a ll y   e nh a n c i ng  t h e   e f f i c i e nc y   a n d  i nt e gr a t i o n   o f   r e n e wa bl e   e ne r g y   s y s t e m s .   Nu m e r o us   s t udi e s   h a v e   r e vi e we d  t h e   li t e r a t ur e   o n   M L   m o de l s   i n  t h e   r e n e wa bl e   e n e r g y   s e c t or .   T a bl e   1   ( i n   A pp e n d i x )   [ 8] - [ 18 ]   s u m m a r i z e s   s e l e c t e d  r e l a t e d  w o r ks   s pa nni ng  f r o m   2019  to   2023 .   T h e   n o v e l t y   o f   t hi s   wo r k  l i e s   i n   i t s   f o c us e d  r e vi e w  o f   r e c e n t   a dv a n c e s   i n   M L   m e t h o ds   f o r   f o r e c a s t i n g   s o l a r   a n d  w i n d  po we r ,   o f f e r i n g  a   pe r s pe c t i ve   o n   t h e   i n t e gr a t i o n   o f   a r t i f i c i a l   i n t e ll i ge n c e   i n   e nh a nc i n g  t h e   pr e d i c t a bil i t y   a n d  e f f i c i e n c y   o f   R E   s y s t e m s .   B y   e x t r a c t i n g  de e p  i nf o r m a t i o n   f r o m   21  c a r e f u ll y   s e l e c t e d  pa pe r s ,   t hi s   s t ud y   pr o vi de s   a n   a n a ly s i s   o f   t h e   pe r f o r m a n c e ,   c h a ll e n ge s ,   a n d  o pp o r t uni t i e s   o f   v a r i o us   M L   m o de l s   i n  t h e   c o n t e x t   o f   r e n e wa bl e   e n e r g y   f o r e c a s t i n g.   A dd i t i o n a ll y ,   t h e   e x a mi na t i o n   o f   f o r e c a s t i n g  h o r i z o n s   hi g hli g h t s   t h e   a da pt a bi li t y   a n d  e f f e c t i v e n e s s   o f   t h e s e   m o de l s   a c r o s s   v a r i o us   t e m po r a l   s c a l e s .   T h e   s t r uc t ur e   o f   t hi s   pa pe r   i s   a s   f o l l o ws :  s e c t i o n   2  e x p l o r e s   t h e   m a t e r i a l s   a n d  m e t h o ds .   I n   t hi s   s e c t i o n ,   we   p r o vi de   i n - de pt h   e x p l a na t i o ns   o f   t h e   ML   a l go r i t hm s ,   t h e   m e t r i c s   us e d  to  e v a l ua t e   f o r e c a s t i n g   pe r f o r m a n c e ,   a n d  t h e   d if f e r e n t   f o r e c a s t i n g  h o r i z o n s   e m p l o y e d  i n   t h e   r e vi e we d  s t ud i e s .   W e   a l s o   o u t l i ne   t h e   m e t h o do l o g y   us e d  f o r   s e l e c t i n g  r e l e v a n t   r e s e a r c h   a r t i c l e s   f o r   t h e   l i t e r a t ur e   r e vi e w.   I n   s ec t i o n   3  i s   de d i c a t e d  to  t h e   di s c u s s i o n   o f   t h e   r e s u l t s .       2.   M AT E RI AL S   AN D  M E T HO DS   2. 1.     M ac h in e   l e ar n in g   ML ,   a   b r a n c h   o f   a r t i f i c i a l   i n t e ll i ge n c e ,   i nv o l v e s   th e   us e   o f   a l go r i t hm s   t o  un c o v e r   hi dde n   pa tt e r n s   w i t hi n   da t a .   I t  wa s   f i r s t   de f i ne d  i n   1959  by   A r t h ur   S a m u e l   a s   t h e   “ f i e l d  o f   s t udy   t h a t   e n a bl e s   c o m p ut e r s   to  l e a r n   w i t h o ut  e x p l i c i t   pr o gr a m mi ng”   [ 19] .   M L   a l go r i t hm s   a r e   t y p i c a ll y   c a t e go r i z e d   i n t o   t h r e e   m a in   t y pe s :  s upe r vi s e d  l e a r ni ng,   un s upe r vi s e d  l e a r ni ng,   a n d  s e m i - s upe r vi s e d  l e a r ni ng.   F i gur e   1  i l l u s t r a t e s   t h e   d i f f e r e n t   c a t e g o r i e s   o f   M L   a l go r i t hm s .           F i gur e   1.   C a t e gor i e s   o f   ML   a l go r i t hm s       I n   t hi s   r e vi e w,   we   f o c us   o n   s upe r vi s e d  l e a r ni ng,   s pe c i f i c a l ly   o n   r e gr e s s i o n   pr o bl e m s ,   a s   s h o wn   i n  T a bl e   2   ( i n   A ppe n d i x )   [ 21] - [ 37 ] .   T hi s   f o c us   i s   r e l e v a n t   i n   t h e   c o n t e x t  o f   r e n e wa bl e   e n e r g y ,   s uc h   a s   s o l a r   a n d   w i n d  po we r ,   wh e r e   ML   m o d e l s   a r e   us e d  t o   f o r e c a s t   e n e r g y   o ut pu t .   R e gr e s s i o n   m o de l s   a r e   a pp li e d  t o   pr e di c t   c o n t i n uo us   v a l ue s   b a s e d  o n   hi s t o r i c a l   a n d  e nvi r o nm e n t a l   da t a ,   a n   e s s e n t i a l   s t e p  i n   o p t i m i z i ng  t h e   e f f i c i e n c y  o f   r e n e wa bl e   e n e r g y   s y s t e m s .     2. 2.     M ac h in e   l e ar n in g  a l go r it h m s   u s e d   in   s ol a r   an d   w in d   e n e r gy   P r e vi o us ly ,   w e   i d e n t i f i e d  t h a t   pr e d i c t i n g  po we r   out pu t   i n   r e n e wa bl e   e n e r g y   s y s t e m s   f u n da m e n t a l ly  c o n s t i t ut e s   a   r e gr e s s i o n   pr o bl e m .   T a bl e   2   ( i n   A ppe n d i x )   pr e s e n t s   c o m m o n   m o de l s   us e d  i n   s e l e c t e d  s tud i e s .     2. 3.     M e as u r e m e n t s   of   f o r e c as t in g  p e r f o r m an c e   M e a s ur e m e n t s   o f   pe r f o r m a n c e   r e f e r s   to   a   s e t   o f   s t a t i s t i c a l   t oo l s   a n d  m e t h o ds   us e d  to   e v a l ua t e   a n d   qua n t i f y   t h e   e f f e c t i ve n e s s   o f   a   m o de l   i n   r e pr e s e n t i ng  r e a l - wo r l d  ph e n o m e n a   [ 38 ] .   A s   pr e vi o us l y   m e n t i o n e d,   f o r e c a s t i n g  s o l a r   a n d  w i n d  e n e r g y   f a ll s   u n de r   t h e   c a t e g o r y   o f   s upe r vi s e d  l e a r ni n g,   pa r t i c u l a r l y   f o c us i n g  o n  r e gr e s s i o n   pr o bl e m s .   T h e r e f o r e ,   o u r   f o c us   w i ll   b e   o n   e v a l ua t i n g  pe r f o r m a n c e   m e t r i c s   s pe c if i c   t o  s upe r vi s e d   l e a r ni ng  m e t h o ds .   T a bl e   3  pr e s e n t s   c o m m o n   pe r f o r m a n c e   m e t r i c s   us e d  i n   s e l e c t e d  s t udi e s .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2 5 0 2 - 4 7 52   In do n e s i a n   J   E l e c   E n g   &   C o m p  S c i ,  Vo l .   3 7 ,   N o .   3 ,  M a r c h   20 2 5 :   1 87 4 - 1 88 6   1876   T a bl e   3.   C o m m o n   pe r f o r m a n c e   m e t r i c s   us e d  i n   s e lec t e d  s t udi e s   M e tr i c   F or mul a   C o mp o n e nt s   M A E   1 ∑ ∣ − ̂ ∣ = 1         is  t he  numbe r   of   o bs e r v a ti o ns .     is  t he  a c tu a l  v a lu e .   ̂   is  t he  pr e di c te d  v a lu e .   ̅   is  t he  me a n  of   th e  a c tu a l  v a lu e s .   M S E   1 ∑ ( −   ̂ ) 2 = 1     R M S E   √ 1 ∑ ( −   ̂ ) 2 = 1     M e a n   bi a s  e r r o r   ( M B E )   1 ∑ ( − ̂ ) = 1   M e a n  a bs o lu te  p e r c e nt a g e   e r r or   ( M A P E )   100 ∑ | − ̂ | = 1   R2 - s c or e   ( co e f f i c i e nt   of   de t e r mi na ti o n)   1 − ∑ ( − ̂ ) 2 = 1 ∑ ( − ̅ ) 2 = 1   N o r ma li z e d   m e a n a bs o lu t e   e r r or   ( nM A E )    ̅   N o r ma li z e d  r oo t  m e a ns   s qua r e  e r r o r   ( nR M S E )    ̅   N o r ma li z e d  m e a n bi a s   e r r or   ( nM B E )    ̅   N o r ma li z e d  m e a n a bs o lu t e   pe r c e nt a ge   e r r o r   ( nM A P E )   ̅       2. 4.     F or e c a s t in g  h or i z on s   F o r e c a s t i n g  h o r i z o n s   r e f e r   to   t h e   t i m e   pe r i o ds   o v e r   whi c h   pr e d i c t i o ns   a r e   m a d e ,   r a n g i ng  f r o m   a   f e w   mi nut e s   to   s e v e r a l   m o n t hs   or   e v e n   y e a r s .   I n   t h e   f i e l d  o f   r e n e wa bl e   e n e r g y ,   pa r t i c u l a r ly   f o r   s o l a r   a n d  w i n d   po we r ,   t h e   l e n gt h   o f   t h e   f o r e c a s t i n g  h o r i z o n   p l a y s   a   c r uc i a l   r o l e   i n   d e t e r m i n i ng  t h e   a c c ur a c y   a n d  e f f e c t i v e n e s s   o f   t h e   pr e di c t i o n s   [ 17 ] .  F o r e c a s t i n g  h o r i z o n s   a r e   t y p i c a ll y   c l a s s if i e d  i n t o  di f f e r e n t   c a t e g o r i e s   b a s e d  o n   t h e   pr e d i c t i o n   dur a t i o n ,   s uc h   a s   s h o r t - te r m ,   m e d i u m - t e r m ,   a n d  l o n g - t e r m   f o r e c a s t i n g.   T a bl e   4  pr o vi de s   a n  o v e r vi e w  o f   f o r e c a s t i n g  h o r i z o n s   us e d  i n   r e ne wa ble  e n e r g y   pr e d i c t i o n .       T a bl e   4.   F o r e c a s t i n g  h o r i z o n s   i n   r e n e w a bl e   e n e r g y  f o r e c a s t i n g  [ 17 ]   T y p e   D e s c r ip ti o n   S hor t - t e r m   F e w  mi nut e s   o r  h o ur s  u p t o  72 h o ur s  a he a d   M e di um - t e r m   F r o m a r o und 72 h o ur s  t o  a   f e w  w e e ks  a he a d   L o ng - t e r m   F r o m s e ve r a l  w e e ks  t o  s e ve r a l  m o n th s  o r   e ve n  y e a r s  a he a d       2. 5.     M e t h od   T h e   pr o c e s s   f o l l o we d  t o   f i n d  p e r t i n e n t   r e s e a r c h   a r ti c l e s   i nv o l v e s   f o ur   s t a ge s :  c h o o s i n g  ke y wo r ds   a n d   s e l e c t i n g  a   da t a b a s e ,   s e tt i n g  c r i t e r i a   f o r   f i l t e r i n g   t h e   s e a r c h ,   s e l e c t i n g  r e s e a r c h   a r t i c l e s ,   a n d  c o n duc t i n g  a   m a n ua l   s c r e e ni ng.   F i gur e   2  i l l u s t r a t e s   t h e   pr o p o s e d  a ppr o a c h .           F i gur e   2.   M e t h o d o l o gy   pr o c e s s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n do n e s i a n   J   E l e c   E n g  &   C o m p  S c i     I S S N:   2 5 0 2 - 4 7 52       M ac hine  lear ning  mode ls   in  r e ne w able  e ne r gy   f or e c as ti ng   …   ( M ohame d  Y as s ine  R haf e s )   1877   2. 5. 1 .     C h oos in g  k e ywor d s   an d   s e l e c t in g  a   da t ab as e   T h e   s e l e c t i o n   o f   t h e   S c o pus   da t a b a s e   f o r   s o ur c i n g  a r t i c l e s   wa s   b a s e d  o n   i t s   r e put a t i o n   f o r   de l i ve r i ng   da t a   o f   s up e r i o r   qua l i t y .   S c o pus   pr o vi de s   a   c o m pr e h e ns i ve   c o l l e c t i o n   o f   d i ve r s e   pu bli c a t i o ns ,   e n c o m pa s s i ng   a r t i c l e   a n d  c o nf e r e n c e   pa p e r s ,   b o o ks ,   a n d  v a r i o u s   we b s i t e s   a c r o s s   ke y   d i s c i p li ne s   [ 39 ] .   Nu m e r o us   que r y   s t r i n gs   w e r e   e m p l o y e d  to   i de n t i f y   pu bl i c a t i o n s   r e l e v a n t   to   o u r   to pi c ,   i nc l ud i ng  t e r m s   l i k e   “ m a c hi ne   l e a r ni ng” ,   “ f o r e c a s t i n g ” ,   “ pr e d i c t i o n ” ,   a n d  o t h e r s   r e l a t e d  to   r e n e wa bl e   e n e r g y   s uc h   a s   “ r e n e wa bl e   e n e r g y” ,  “ s o l a r   e n e r g y ” ,   “ w i n d  e n e r g y ” ,   “ po we r   pr e d i c t i o n ”   a n d  ot h e r s .   Us i n g  t h e s e   t a r ge t e d  ke y wo r ds ,   we   c o l l e c t e d  a   l a r ge   n u m be r   o f   pa pe r s .     2. 5. 2 .  S e t t in g  c r it e r ia  f o r   f i l t e r in g  t h e   s e ar c h   I n   t h e   pr o c e s s   o f   r e f i n i ng  o ur   s e a r c h   f o r   r e l e va n t   r e s e a r c h   a r t i c l e s ,   s pe c i f i c   c r i t e r i a   we r e   e s t a bl i s he d   to  f il t e r   t h e   r e s u l t s ,   e n s ur i ng  b o t h   r e l e v a n c e   a n d  qua l i t y .   F i r s t l y ,   t h e   do c um e n t   t y pe   wa s   r e s t r i c t e d  to   j o ur n a l   a r t i c l e s ,   a   c h o i c e   m a de   t o   f o c us   o n   pe e r - r e vi e we d  a c a de m i c   r e s e a r c h .   R e ga r d i n g  t h e   pu bli c a t i o n   y e a r ,   we   n a r r o we d  o u r   s c o pe   to   a r t i c l e s   pu bli s h e d  b e t we e n   2019  a n d  2023.   T hi s   t i m e   f r a m e   wa s   s e l e c t e d  to  c a pt ur e   t h e   m o s t   r e c e n t   de v e l o p m e n t s   a n d  t r e n ds ,   e n s ur i ng  t h a t  t h e   a n a ly s i s   i s   b a s e d  o n   up - to - da t e   i nf o r m a t i o n   a nd   m o de r n   r e s e a r c h   f i nd i ngs .   L a s t l y ,   l a n gu a ge   wa s   a   c r i t i c a l   f il t e r ,   we   l im i t e d  o ur   s e a r c h   to  a r t i c l e s   wr i tt e n   e n t i r e ly   i n   E n g li s h .   T h e s e   c r i t e r i a   we r e   e s s e n t i a l   i n   s im p li f yi ng  t h e   s e a r c h   a n d  o b t a i ni ng  t h e   m o s t  r e l e v a n t   a n d  hi g h - qua l i t y   pa pe r s .     2. 5. 3 .  S e l e c t in g  r e s e a r c h   ar t ic l e s   F o r   o ur   a n a ly s i s ,   we   c a r e f u l ly   c h o s e   a r t i c l e s   t h a t   w e r e   s pe c i f i c a ll y   f o c us e d  o n   s o l a r   a n d  w i n d  e n e r g y ,   w i t h   a n   a dd i t i o n a l   e m p ha s i s   o n   t h e i r   r e l a t i o n s hi p  w i t h   M L .   T hi s   pr e c i s e   c r i t e r i o n   wa s   c r uc i a l   t o  e n s ur e   t h a t  o ur   r e vi e w  r e m a i ne d  f o c u s e d  o n   t h e   i n t e r s e c t i o n  o f   R E   a n d  t e c hn o l o g i c a l   a d v a n c e m e n t s   i n   M L .   T a bl e   5  pr e s e n t s   t h e   a r t i c l e s   s e l e c t e d  f o r   t hi s   s t ud y .       T a bl e   5.   P a pe r s   s e l e c t e d  f o r   r e vi e w   Y e a r   R e f   S o u r c e s   of   e ne r g y   2019   [4 0 ] - [4 4 ]   S o la r   [4 4 ] , [ 4 5 ]   W in d   2020   [4 6 ] , [ 4 7 ]   S o la r   [4 8 ] , [ 49 ]   W in d   2021   [5 0 ] , [ 5 1 ]   S o la r   [5 2 ] , [ 5 3 ]   W in d   2022   [5 4 ] , [ 5 5 ]   S o la r   [5 6 ] , [ 5 7 ]   W in d   2023   [5 8 ] , [ 59 ]   S o la r   [6 0 ]   W in d       2. 5. 4.   M an u al   s c r e e n in g   C o n t i n u i ng  w i t h   o ur   r e s e a r c h   pr o c e s s ,   t h e   upc o m i ng  s e c t i o n   w i ll   d i s p l a y   i n - d e pt h   r e s u l t s   f r o m   o ur   m a n ua l   s c r e e ni ng .   T hi s   pa r t   o f   o ur   s t udy   i s   de d ica t e d  to   c l o s e ly   e xa m i n i ng  t h e   a r t i c l e s   we   i n i t i a ll y   c h o s e ,   s pe c i f i c a l ly   c o n c e n t r a t i n g  o n   t h e   r e s u l t s   of   t h e i r   r e l e v a n c e   to  s o l a r   a n d  w i n d  e n e r g y   a n d  t h e i r   c onn e c t i o n    w i t h   M L .       3.   RE S UL T S   AN D  DI S CU S S I ON   I n   t hi s   s e c t i o n ,   we   wi ll   de t a i l   t h e   s t ud i e s   c h o s e n   f r o m   t h e   e a r l i e r   s e c t i o n .   W e   s t a r t  by   de s c r i bi ng  t h e   c o m pa r i s o n   c r i t e r i a   o ut l i ne d  i n   T a bl e s   5  a n d   6   ( i n   A ppe n d i x ) :     M o de l s :  t h e   f o r e c a s t i n g  m o de l s   us e d  i n   e a c h   s t udy .     Da t a s e t :   t h e   da t a   u t i l i z e d  f o r   tr a i ni n g,   t e s t i n g,   a n d  e v a l ua t i n g  e a c h   m o de l .     F e a t ur e s :  t h e   i n put   v a r i a bl e s   us e d  i n   t h e   m o de l   t r a i ni ng  pr o c e s s .       T a r ge t s :  t h e   pr e d i c t e d  o u t c o m e s   f r o m   t h e   m o de l s .       F o r e c a s t i n g  h o r i z o n :  t h e   t i m e   s p a n   t h e   pr e di c t i o ns   c o v e r .       M e t r i c s :  th e   e v a l ua t i o n   t e c hni que s   e m p l o y e d  to   m e a s ur e   a n d  i m pr o v e   t h e   m o de l ’ s   e f f e c t i v e n e s s .       B e s t   m o de l :  t h e   m o de l   t h a t   a c hi e v e d  t h e   hi g h e s t   pe r f o r m a n c e   i n   t h e   t e s t   s e t .   V1:  gl o b a l   h o r i z o n t a l   i r r a d i a t i o n ,   V2:  t e m p e r a t ur e ,   V3:  wi n d  s p e e d ,   V4:  r e l a t i v e   h u m i d i t y ,    V5:  a t m o s ph e r i c   pr e s s ur e ,  V6:  d i f f us e   h o r i z o n t a l   i r r a d i a n c e ,   V7:  t i m e s t a m p ,  V8:  pr e c i p i t a t i o n ,  V9:  wi n d   d i r e c t i o n ,   V10:  P V   s ur f a c e   t e m pe r a t ur e ,  V11:  r a d i a t i o n ,  V12:  b e a m   n o r m a l   i r r a d i a n c e ,   V13:  c l e a r - s k y   g l o b a l  h o r i z o n t a l ,   V14:  s o l a r   po we r ,   V15:  v a po r   p r e s s ur e ,  V16:  r a i nf a l l   t y pe ,   V17:  s k y   t y pe ,   V18:  e l e v a t i on ,    Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2 5 0 2 - 4 7 52   In do n e s i a n   J   E l e c   E n g   &   C o m p  S c i ,  Vo l .   3 7 ,   N o .   3 ,  M a r c h   20 2 5 :   1 87 4 - 1 88 6   1878   V19:  we e k l y   i nde x ,  V20:  dus t  a c c u m u l a t i o n ,   V21:  c l o ud   ( a n d  ot h e r s   r e l a t e d  to  c l o ud  c o v e r ) ,   V22:   P V  p o we r   o u t pu t,   V23:  c o n c e n t r a t e d  s o l a r   r a d i a t i o n ,   V24:  no n - c o n c e n t r a t e d  s o l a r   r a d i a t i o n ,   V25:  da i ly   a v e r a ge   w i n d   s pe e d,   V26:  da i ly   a v e r a ge   s u n s hi ne   dur a t i o n ,   V27:  da i ly   a v e r a ge   t e m pe r a t ur e ,   V28:  A z im ut h ,     V29:  de c l i na t i o n   a n g l e ,   V30:  m a xim u m   po we r   o f   th e   c e ll ,   V31:  U l t r a vi o l e t ,   V32:   de w  p o i n t   t e m pe r a tur e .   T h e   r e s u l t s   pr e s e n t e d  i n   T a bl e   6  de m o ns t r a t e   t h e   d i v e r s i t y   o f   ML   m o de l s   us e d  i n  t h e s e   s t ud i e s     [4 0] - [ 4 4 ] ,   [4 6 ] ,   [ 4 7 ] ,  [5 0 ] ,   [ 5 1 ] ,  [5 4 ] ,   [ 5 5 ] ,  [5 8 ] ,   [ 59 ] .   T hi s   d i ve r s i t y   r e f l e c t s   t h e   v a r i e d  da t a s e t s   e m p l o y e d  i n  e a c h   s t ud y ,   i n d i c a t i n g  t h a t   n o   uni v e r s a l   m o de l   i s   s u i t a bl e   f o r   a l l   c a s e s .   I n   t h e   c o n t e x t   o f   i de n t i f yi ng   t h e   b e s t   m o de l   f o r   e a c h   s t udy ,   we   f o un d  t h a t  de c i s i o n   t r e e   ( DT ) ,   pa r t i c u l a r ly   r a n do m   f o r e s t   ( RF ) ,   de m o n s t r a ted  b e tt e r   a c c ur a c y ,   w i t h   42. 9% ,   f o l l o we d  by   a r t i f i c i a l   n e u r a l   n e t wor k  ( A NN )   a n d  K - ne a r e s t   n e i g hb o r   ( K - NN )   w i t h   14. 3%   e a c h ,   a n d  s uppo r t  v e c to r   r e gr e s s i o n   ( S VR ) ,  e x t r e m e   l e a r ni ng  m a c hi ne   ( E L M ) ,   L i g h t GB M ,   a nd  R i dg e   w i t h   7. 1%   e a c h .   T h e s e   r e s u l t s   s ugge s t   t h a t   R F ,   A NN ,   a n d  K - NN   a r e   m o r e   s ui t a bl e   f o r   h a n d li ng  c o m p l e x   da t a   a n d  u n c o v e r i ng  hi dde n   we a t h e r   pa tt e r n s   i n   da t a s e t s .   W e   c o n c l ud e   t h a t   f ut ur e   w o r k   s h o u l d  f o c us   o n   c om bi ni n g  th e s e   m ode l s   i n to  a   hy b r i d  m o de l ,   whi c h   c ou l d   b e   i m p o r tan t  f or   a c hi e vi n g  b e tt e r   a c c u r a c y .   F i gu r e   3   pr e s e n t s   t h e   d i s t r i b ut i o n   o f   t h e   to p - pe r f o r m i ng  m o de l s   i n   s e l e c t e d  s t udi e s .   I n   t h e   r e a l m   o f   f e a t ur e s   us e d  i n   e a c h   s t ud y ,   t h e r e   i s   s i g ni f i c a n t   v a r i a t i o n ,   b ut   s o m e   a r e   c o m m o nly  s e l e c t e d.   Gl o ba l   h o r i z o n t a l   i r r a d i a t i o n   a n d  t e m pe r a t ur e   we r e   us e d  i n   12. 1%   o f   t h e   s t ud i e s ,   w i n d  s p e e d  a nd   r e l a t i v e   h u mi d i t y   i n  7. 6%   e a c h ,   a n d  A t m o s p h e r i c   pr e s s ur e   i n   6. 1% .   D i f f u s e   h o r i z o n t a l   i r r a d i a n c e ,   t i m e s t a m p,   a n d  pr e c i p i t a t i o n   a ppe a r e d  i n  4. 5%   o f   t h e   s t udi e s   e a c h ,   whil e   w i nd  d i r e c t i o n ,   P V  s ur f a c e   t e m pe r a t ur e ,   a n d  r a d i a t i o n   we r e   i n c l ude d  i n   3. 0%   e a c h .   T h e   ot h e r   f e a t ur e s   we r e   us e d  i n   1. 5%   o f   t h e   s t udi e s   e a c h .   W e   c o n c l ude   t h a t   f ut ur e   w o r k  s h o ul d  pr i o r i t i z e   t h e   r e f i ne m e n t   o f   f e a t ur e s   t h r o ugh   t h e   us e   o f   f e a t ur e   s e l e c t i o n   t e c hni que s .   F i gur e   4  pr e s e n t s   t h e   di s t r i b ut i o n   o f   t h e   f e a t ur e s   i n   s e l e c t e d  s t udi e s .             F i gur e   3.   D i s t r i b ut i o n   o f   t h e   to p - pe r f o r m i n g  m o de ls   i n   s e l e c t e d  s o l a r   e ne r g y   s t ud i e s     F i gur e   4.   Di s t r i b ut i o n   o f   f e a t ur e s   i n   s e l e c t e d  s o l a r   e n e r g y   s t ud i e s       I de n t i f yi ng  t h e   f o r e c a s t i n g  h o r i z o n   i s   a n   i mpo r t a n t  s t e p   i n   r e n e w a bl e   e n e r g y   pr e d i c t i o n .     S t udi e s   [4 0 ] - [4 4 ] ,  [4 6 ] ,   [ 4 7 ] ,  [5 1 ] ,  [5 4 ] ,   [ 5 5 ] ,  [5 8 ] ,   [ 59 ]   f o c us   o n   s h o r t - t e r m   pr e d i c t i o n ,   w hi l e   o nl y   s t ud y   [5 0 ]   a ddr e s s e s   m e d i u m - t e r m   a n d  l o ng - t e r m   f o r e c a s t i n g .   T h e s e   f i n d i ng s   hi g hli g h t  a   ga p   i n   m e d i u m - t e r m   a n d  l o n g - t e r m   f o r e c a s t i n g,   s ugge s t i n g  t h a t   f ut ur e   w o r k  s h ou l d  f o c us   o n   t h e s e   a r e a s .   F i gur e   5  pr e s e n t s   t h e   d i s t r i b ut i o n  o f   f o r e c a s t i n g  h o r i z o n s   i n   s e l e c t e d  s t udi e s .           F i gur e   5.   Di s t r i b ut i o n   o f   f o r e c a s t i n g  h o r i z o n s   i n   s e l e c t e d  s o l a r   e n e r g y   s t udi e s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n do n e s i a n   J   E l e c   E n g  &   C o m p  S c i     I S S N:   2 5 0 2 - 4 7 52       M ac hine  lear ning  mode ls   in  r e ne w able  e ne r gy   f or e c as ti ng   …   ( M ohame d  Y as s ine  R haf e s )   1879   V1:  w i n d  s pe e d,   V2:  w i n d  d i r e c t i o n ,   V3:  t i m e s t a m p,   V4:  wi n d  p o we r ,   V5:   A t m o s phe r i c   pr e s s ur e ,    V6:  t e m pe r a t ur e ,   V7:   a v e r a ge   o f   w i n d  s pe e d,   V8:  s t a n da r d  de vi a t i o n   o f   w i n d  s pe e d,   V9:  w i n d  c o m po n e n t s ,   V10:  w i n d  n o r m ,   V11:  l o n g i t ude ,   V12:  l a t i t ude ,   V 13:  h e i g h t ,   V14:  r o l l ,   V15:  p i t c h ,   V16:  y a w,   V17:  s a t e l l i t e   c o un t ,   V18:  t o wi n g  s pe e d,   V19:  c o n t r o l   li ne   len gt h ,   V20:  m a ne u v e r   t y pe ,   V21:  n u m be r   o f   s a t e l li t e s ,     V22:  t h e o r e t i c a l   po we r ,   V23:   l o c a l i z a t i o n   o f   w i nd  t ur bi n e s ,   V24:  r e l a t i v e   h u mi d i t y ,  V25:  M e t m a s t   we a t h e r   m e a s ur e m e n t s ,   V26:  w i n d f a r m   c ur t a i lm e n t ,   V27:  a ggr e ga t e   p o we r ,   V28:  n u m b e r   o f   t ur bi ne s   o nl i ne ,    V29:  t ur bi n e   po we r ,   V30:   t ur bi n e   we a t h e r ,   V31:  b l a de   a n g l e ,   V32:  t u r bi n e   c ur t a i l m e n t .   T h e   r e s u l t s   pr e s e n t e d  i n   T a bl e   7  i n   A ppe n d i x   de mo n s t r a t e   t h e   di v e r s i t y   o f   M L   m o de l s   us e d  f o r   wi n d   e n e r g y   f o r e c a s t i n g  i n   t h e s e   s t udi e s   [4 4 ] ,   [ 4 5 ] ,  [4 8 ] ,   [ 49 ] ,  [5 2 ] ,   [ 5 3 ] ,  [5 6 ] ,   [ 5 7 ] ,  [6 0 ] .  S i mi l a r ly ,   to   s o l a r   e n e r g y   f o r e c a s t i n g  s t ud i e s ,   t hi s   d i v e r s i t y   de m o ns t r a t e s   t h a t  n o   uni v e r s a l   m o de l   i s   s u i t a bl e   f o r   a l l   c a s e s .   T h e   c h o i c e   o f   t h e   m o s t   a ppr o pr i a t e   m o de l   de pe n ds   o n   t h e   s pe c i f i c   a pp l i c a t i o n   a n d  t h e   da t a   f r o m   t h e   l o c a l   c li m a t i c   z o n e .   Am o n g  t h e   b e s t   m o de l s   i de n t i f i e d  i n   e a c h   s t udy ,   DT ,   i nc l ud i n g  R F ,   GB M ,   a n d  e x t r e m e   gr a d i e n t   b o o s t i n g   ( XG B oo s t ) ,   a r e   t h e   m o s t   f r e que n t l y   us e d,   a c c o un t i n g  f o r   66. 7%   o f   c a s e s ,   f o l l o we d  by   A NN ,   GB R ,   S VR ,   a n d   v o t i n g  r e gr e s s o r   ( VR ) ,   e a c h   a t   8 . 3% .   F i gur e   6  pr e s e n t s   t h e   d i s t r i b ut i o n   o f   t h e   to p - pe r f o r m i ng  m o de l s   in  s e l e c t e d  s t udi e s .   T h e   d i ve r s i t y   o f   da t a s e t s   e m p l o y e d  i n  e a c h   s t ud y   hi g hli g h t s   t h e   v a r i e t y   o f   f e a t ur e s   us e d  a c r o s s   t h e   s t udi e s ,   a l t h o ugh   s o m e   a r e   c o m m o nly   s e l e c t e d  i n   w i n d  e ne r g y   f o r e c a s t i n g.   W i nd  s pe e d  wa s   e m p l o y e d  i n  12. 5%   o f   t h e   s t udi e s ,   w i n d  d i r e c t i o n   i n   8. 3% ,   wi n d  po we r   a n d  t i m e s t a m p  i n   6. 3%   e a c h ,   a n d  a t m o s ph e r i c   pr e s s ur e ,   t e m p e r a t ur e ,   a v e r a ge   w i n d  s pe e d,   a n d  t h e   s t a n da r d  de vi a t i o n   o f   w i nd  s pe e d  e a c h   i n   4. 2% .   T h e   ot h e r   f e a t ur e s   we r e   us e d  i n   2. 1%   o f   t h e   s t udi e s   e a c h .   F i g ur e   7  p r e s e n t s   t h e   d i s t r i b ut i o n   o f   f e a t ur e s .             F i gur e   6.   D i s t r i b ut i o n   o f   t h e   to p - pe r f o r m i n g  m o de ls   i n   s e l e c t e d  w i n d  e n e r g y   s t ud i e s     F i gur e   7.   Di s t r i b ut i o n   o f   f e a t ur e s   i n   s e l e c t e d  w i n d  e n e r g y   s t ud i e s       S i m il a r   to  s o l a r   e n e r g y   f o r e c a s t i n g,   de t e r m i n i ng  f o r e c a s t i n g  h o r i z o n s   i n   w i n d  e n e r g y   i s   a   c r uc i a l  s t e p.   S t udi e s   [4 4 ] ,  [ 49 ] ,  [5 2 ] ,   [ 5 3 ] ,  [5 6 ] ,   [ 5 7 ] ,  [6 0 ]   f o c us   o n   s h o r t - t e r m   f o r e c a s t i n g  h o r i z o n ,   whil e   o nly   s t ud i e s   [4 4 ] ,   [4 8 ]   a ddr e s s   l o n g - t e r m   f o r e c a s t i n g  h o r i z o n .   T hi s   a l s o   hi g hli g h t s   a   s i mi l a r   ga p  i n  w i nd   e n e r g y  f o r e c a s t i n g  f o r   m e d i u m - t e r m   a n d  l o n g - t e r m   h o r i z o n s ,   s ugge s t i n g  t h a t   f ut ur e   w o r k  s h o ul d  c o n c e n t r a t e   o n   t h e s e   a r e a s .   F i gur e   8   pr e s e n t s   t h e   d i s t r i b ut i o n   o f   f o r e c a s t i ng  h o r i z o ns   i n   s e l e c t e d  s t udi e s .           F i gur e   8 .   Di s t r i b ut i o n   o f   f o r e c a s t i n g  h o r i z o n s   i n   s e l e c t e d  w i n d  e n e r g y   s t ud i e s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2 5 0 2 - 4 7 52   In do n e s i a n   J   E l e c   E n g   &   C o m p  S c i ,  Vo l .   3 7 ,   N o .   3 ,  M a r c h   20 2 5 :   1 87 4 - 1 88 6   1880   B ot h   s o l a r   a n d  w i nd   e n e r g y   f o r e c a s t i n g  s t ud i e s   e m p l o y   a   v a r i e t y   o f   e v a l ua t i o n   m e t r i c s ,   i n c l ud i ng   M A E ,   r oot  m e a n   s qua r e d  e r r or   ( R M S E ) ,   R 2 - s c o r e ,   M S E ,   M A P E ,   M B E ,   M R E ,   F S ,   t - s t a t,   n R M S E ,   n M A E ,   a n d  n M B E   to  a s s e s s   m o de l   pe r f o r m a n c e .   T hi s   di ve r s i t y   i n  m e t r i c s   un de r s c o r e s   t h a t   n o  s i n g l e   e va l ua t i o n  m e t r i c   i s   uni ve r s a ll y   a pp li c a bl e   to   a l l   m o de l s .   Ho we v e r ,   s o m e   m e t r i c s   a r e   m o r e   c o m m o nly   s e l e c t e d  t h a n  ot h e r s :  M A E   wa s   e m p l o y e d  i n  26. 6%   o f   s t udi e s ,   f o l l o we d  by   R M S E   i n   24. 6% ,   R 2 - s c o r e   i n   18. 5% ,   a n d  M S E   i n  12. 3% .   L e s s   f r e que n t l y   us e d  m e t r i c s   i n c l ud e   nR M S E   a t   4 . 6% ,   M A P E   a n d  n M A E   a t   3. 1%   e a c h ,   a nd  M B E ,   M R E ,   n M B E ,   F S ,   a n d  t - s t a t,   e a c h   a t  1 . 5% .   F i gur e   9   pr e s e n t s   t h e   d i s t r i b ut i o n   o f   e v a l ua t i o n   m e t r i c s   i n   s e l e c t e d  s t udi e s .           F i gur e   9 .   Di s t r i b ut i o n   o f   e v a l ua t i o n   m e t r i c s   i n   s e l e c t e d  s o l a r   a n d  w i n d  e n e r g y   s t udi e s       4.   CONL USI ON   T hi s   pa pe r   pr e s e n t s   a   c o m pr e he n s i ve   s y s t e m a t i c   l i t e r a t ur e   r e vi e w  o n   t h e   us e   o f   ML   m o de l s   f o r   f o r e c a s t i n g  r e n e wa bl e   e n e r g y   o u t pu t s ,   pa r t i c u l a r l y   f o c us i ng  o n   s o l a r   a n d  w i nd  e n e r g y .   An   a n a ly s i s   o f   21   s t udi e s   publi s h e d  f r o m   2019  to   2023   de m o n s t r a t e d   t h a t  t h e   m o de l s   e m p l o y e d  i n   t h e s e   r e s e a r c h   e f f o r t s   can   m a n a g e   t h e   c o m p l e xi t i e s   a n d  un pr e d i c t a bil i t y   c h a r a c t e r i s t i c   o f   r e ne wa bl e   e n e r g y   r e s o ur c e s .   I t ’ s   n o t e d   t h a t   DT   we r e   t h e   m o s t   us e d  m e t h o d  i n   f o r e c a s t i n g  r e n e wa bl e   e n e r g y   o ut pu t s .   A dd i t i o n a ll y ,   f o r   s o l a r   e ne r g y ,   t h e   c o m m o nly   u s e d  f e a t ur e s   a r e   gl o b a l   h o r i z o n t a l   i r r a d i a t i o n ,   t e m pe r a t ur e ,   wi n d  s pe e d,   r e l a t i ve   hu m i d i t y ,   a t m o s phe r i c   pr e s s ur e ,   di f f us e   h o r i z o n t a l   i r r a d i a nc e ,   t i m e s t a m p,   pr e c i p i t a t i o n ,   w i n d  d i r e c t i o n ,   P V  s ur f a c e   t e m pe r a t ur e ,   a n d  r a di a t i o n .   F o r   w i n d  e ne r g y ,   t h e   c o m m o nly   u s e d  f e a t ur e s   i nc l ud e   w i n d  s p e e d,   w i n d  d i r e c t i o n ,   w i n d  po we r ,   t i m e s t a m p,   a t m o s ph e r i c   pr e s s ur e ,   t e m pe r a t ur e ,   a v e r a ge   w i n d  s pe e d,   a n d  t h e   s t a n da r d  de vi a t i o n  o f   w i nd  s pe e d.   S t udi e s   i n  b o t h   t h e   s o l a r   a n d  w i n d  e n e r g y   f i e l ds   f o c us   o n   s h o r t - t e r m   f o r e c a s t i n g  ho r i z o n s .   F i na ll y ,   M A E ,   R M S E ,   R 2 - s c o r e ,   a n d  M S E   a r e   t h e   e v a l ua t i o n   m e t r i c s   m o s t   c o m m o nly   us e d  c o m pa r e d  to   ot h e r   m e t r i c s .   B u i l d i ng  o n   t h e   f i nd i ng s   o f   t hi s   li t e r a t ur e   r e vi e w,   f ut ur e   w o r k   s h o u l d  f o c us   o n   t h e   ut i li z a t i o n   o f   hy br i d  m o de l s   t h a t   i n c o r p o r a t e   DT ,   a i m i ng  t o   l e v e r a ge   t h e   s t r e n gt h s   o f   va r i o us   m o de l i ng  t e c hni que s   to  e nh a nc e   f o r e c a s t i n g  a c c ur a c y .   A dd i t i o n a ll y ,   t h e r e   i s   a   c r i t i c a l   n e e d  f o r   t h e   de v e l o p m e n t   a n d  a pp l i c a t i o n   o f   a dv a nc e d  f e a t ur e   s e l e c t i o n   t e c hni qu e s   to  i de n t i f y   t h e   m o s t  a de qua t e   f e a t ur e s   f o r   s pe c i f i c   r e n e wa bl e   e n e r g y   f o r e c a s t i n g  c o n t e x t s .   A s   de m o ns t r a t e d  i n   t hi s   s t ud y ,   n o   s i n g l e   m o de l   e xc e l s   i n   a l l   s c e n a r i o s .   M o r e o v e r ,   whi le   s h o r t - t e r m   f o r e c a s t i n g  ha s   b e e n   t h e   pr i m a r y   f o c us ,   e x pa n d i ng  r e s e a r c h   t o  i n c l ude   m e d i um - t e r m   a n d  l o n g - t e r m   f o r e c a s t i n g  h o r i z o ns   c o ul d  pr o vi d e   s i g nif i c a n t   i n s igh t s   a n d  b e n e f i t s .       AP P E ND I X       T a bl e   1.   L i t e r a t u r e   r e vi e ws   s e l e c t e d  o n   ML   m o de l s   i n   r e n e wa bl e   e n e r g y   R e f   Y e a r   D e s c r ip ti o n   [ 8]   2019   T h e  pa p e r  p r e s e nt s  a  r e vi e w   of   ML   m o d e ls  a ppl ie d   in  e n e r g y  s ys te ms ,  f o c us in g  o n s tu di e s  c o ndu c t e d b e twe e n 201 5   a nd  2018.  I t  c la s s if i e s   th e   m o d e ls   in t o   10  c a t e g o r i e s :  DT ,  e ns e mbl e   m e th o ds ,  s uppo r t  ve c t o r   ma c hi n e   ( S V M ) ,   h y br id   m o d e ls ,  A N N ,  de e p  l e a r ni ng  ( D L ) ,  E L M ,  mul ti - la y e r   pe r c e pt r o n  ( M L P ) ,  a da pt iv e   ne ur o - f u z z y   in f e r e n c e   s y s te m  ( A N F I S ) ,  a nd  w a v e l e t  n e ur a l  n e tw o r k  ( W N N ) .  T h e   m ode ls   a r e   e v a lu a te d  ba s e d  o n  two   k e y   m e tr i c s :  R M S E   a nd c o r r e la ti o n  c oe f f i c i e nt .  T h e  pa p e r   c o n c lu de s  t ha t  h y br id  M L   m o de ls   of f e r  t h e  be s t  p e r f or ma nc e .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n do n e s i a n   J   E l e c   E n g  &   C o m p  S c i     I S S N:   2 5 0 2 - 4 7 52       M ac hine  lear ning  mode ls   in  r e ne w able  e ne r gy   f or e c as ti ng   …   ( M ohame d  Y as s ine  R haf e s )   1881   T a bl e   1.   L i t e r a t u r e   r e vi e ws   s e l e c t e d  o n   ML   m o de l s   i n   r e n e wa bl e   e n e r g y   ( C onti nue d )   R e f   Y e a r   D e s c r ip ti o n   [ 9]   2019   T h e  pa pe r  pr e s e nt s  a  l it e r a tu r e  r e v i e w   of  s hor t - t e r m  w in d p o w e r   f o r e c a s ti ng, c ove r in g s tu di e s   f r o m 2017  t o  2019.  I t   f in ds   th a t  h y br id   M L   m o de ls ,  pa r ti c ul a r l y   th o s e   us in g  A N N ,  a r e   c o mm o nl y   e mpl oy e d.  T h e   e v a lu a ti o n  of   th e s e   mo d e ls   t y p ic a ll y   r e li e s   o n  M A E   a nd  r oo t  M S E .  F r e qu e nt l y   ut il i z e d  c li ma ti c   v a r ia bl e s   in   th e s e   m o d e ls   in c lu d e   w in d   s pe e d, a mbi e nt  t e mp e r a tu r e , a tm o s phe r ic  p r e s s ur e , a nd r e la ti v e   humi di t y .   [ 10]   2020   T h e   pa pe r   pr e s e nt s   a   s ur v e y   f oc us e d  o n  th e   a ppl ic a ti o n  of   M L   m o d e ls   in   pr e di c ti ng  r e n e w a bl e   e n e r g y   o ut put s ,   c ove r in g  s tu di e s   f r o m  2017  t o   2019.  I t  c o n c lu d e s   th a t  th e r e   is   a n  in c r e a s e   in   th e   us e   of   h y b r id   M L   mo d e ls   in   s o la r   a nd  w in d  e ne r g y   f o r e c a s ti ng.  A ddi ti o na l l y ,  th e   de c o mp o s it i on  me th o d  is   a   c o m m o nl y   us e d  da ta   pr e - p r o c e s s in g   te c hni que   in  t he s e  m o d e ls . F in a ll y , S V M  a nd E L M   of t e n  e mpl oy  m e ta he u r is ti c s   f or  pa r a me t e r  s e l e c ti o n.   [ 11]   2020   T h e   pa p e r   pr e s e nt s   a   r e v i e w   of   r e c e nt   a ppl i c a ti o ns   of   M L   a n d  D L   t e c hni qu e s   f o r   PV   o ut put   p o w e r   f or e c a s ti ng,   c ove r in g  s tu di e s   f r o m  2010  t o   2019.  I t  c o n c lu d e s   th a t  M L   mo d e ls   a r e   us e d  m o r e   f r e qu e nt l y   th a n  D L   m o de ls .   A ddi ti o na ll y , m o s t  r e s e a r c h  f oc us e s   o n  f or e c a s ti ng p o w e r  a t  a  s in gl e  l oc a ti o n. S h or t - t e r m  a nd l o ng - t e r m  f or e c a s ti ng   h o r i z o ns   a r e   th e   m o s t  in ve s ti ga te d.  F in a ll y ,  h y br id   m o d e ls   a r e   c o ns id e r e d  th e   o pt im a l  c h o i c e   f or   im p r ov in g   f or e c a s ti ng a c c ur a c y .   [ 12]   2021   T h e   pa p e r   pr e s e nt s   a   s ta te   of   a r t  o n  M L   in   v a r i o us   f ie ld s   of   s o la r   e n e r g y .  T h e s e   a ppl i c a ti o ns   in c lu d e   f or e c a s ti ng   s o la r   ir r a di a nc e ,  a nd  p o w e r   pr o du c ti o n,  pr e di c ti ng   e l e c tr ic i t y   p r ic e s ,  f or e c a s ti ng  e n e r g y   d e ma nd  a nd  o th e r s ,   c ove r in g  s tu di e s   f r o m  2018  to   2021.  I t  c o n c lu de s   f o r   P V   pr o du c ti o n  f o r e c a s ti ng  is   th e   mo s t  r e s e a r c h e d  a r e a   w it h  a   f oc us   o n s hor t - t e r m  f or e c a s ts .   [ 13]   2021   T h e   pa pe r   pr e s e nt s   a   r e vi e w   of   th e   us e   of   M L   m o d e ls   f or   pr e d i c ti ng  gl o ba l  s o la r   r a di a ti o n  b y   a na l y z in g  232  s tu di e s   f oc us e d  o n  in put   pa r a m e te r s ,  f e a tu r e   s e l e c ti o n,  a nd  mo d e l  de ve l o pme n t.   I t  c o n c lu d e s   th a t  da ta   f r o m  s ur f a c e   o bs e r v a ti o ns   pr ov id e   th e   hi gh e s t  a c c ur a c y .  A ddi ti o na ll y ,   f il t e r   m e th o ds   a r e   c o mput a ti o na ll y   e f f i c i e nt   but   l e s s   a c c u r a te ,  w hi le   w r a ppe r   m e th o ds   a c hi e ve   o pt im a l  f e a tu r e   s ub s e ts   w it h  hi gh  c o mput a ti o na l  c o s ts ,  a nd  e mb e dde d   me th o ds   ba la nc e   a c c ur a c y   a nd  c o mput a ti o na l  e f f i c ie n c y .  A ls o ,  M L   m o d e ls   a r e   c la s s i f ie d  in t o   s e ve n  c a t e g o r i e s ,   in c lu di ng  g e ne r a li z e d,  e ns e mbl e - ba s e d,  c lu s te r - ba s e d,  d e c o mp o s it i o n - ba s e d,  de c o mp o s it i o n - c lu s t e r - ba s e d,   tr a ns it io n - ba s e d, a nd p o s t - p r o c e s s in g - ba s e d m o d e ls .   [ 14]   2021   T h e   pa pe r   pr e s e nt s   a   s y s t e ma ti c   r e v i e w   of   M L   m o d e ls   us e d   f or   w in d   a nd  s ol a r   p o w e r   f o r e c a s ti ng,  f oc us in g  o n   A N N ,  r e c ur r e nt   ne ur a l  n e tw o r ks   ( R N N ) ,  S V M ,  a nd  E L M ,  c ove r in g  s tu di e s   f r o m  2012  t o   2020.  I t  c o n c lu d e s   th a t  s ta ti s ti c a l  me th o ds ,  li ke   A R I M A ,  a r e   f a vo r e d  f o r   s h o r t  t o   me di um - te r m  f o r e c a s ts   du e   to   th e ir   s im pl i c it y   a nd   e f f e c ti ve n e s s .  A ddi ti o na ll y ,  A N N   is   e f f e c ti ve   f or   n o nl in e a r   s y s te ms ,  R N N   e xc e ls   a t  c a pt ur in g  in f or ma ti o n  ove r   ti me   bu t  c a n  s u f f e r   f r o m  g r a di e nt   v a ni s hi ng  pr o bl e ms ,  S V M   of f e r s   r e li a bl e ,   ge n e r a li z e d  m o d e ls   w it h   l o w e r   ma th e ma ti c a l  c o mp le x i t y ,  but   s ti ll   f a c e   ov e r f it t in g  a nd  r e qui r e   c a r e f ul   k e r n e l  s e le c ti o n  a nd  pa r a m e t e r   o pt im i z a ti o n,   a nd  E L M   pr ov id e s   f a s t  c o n ve r g e n c e   but   is   o nl y   s ui ta bl e   f or   s im pl e   m o d e ls .  F in a ll y ,  h y br id   M L   a lg o r it hms   a r e   th e   o pt im a l  c h o i c e  t o  e nha n c e   f o r e c a s ti ng a c c u r a c y .   [ 15]   2022   T h e   pa pe r   pr e s e nt s   a   r e v i e w   of   m e th o ds   in   w in d  po w e r   pr e di c ti o n,  c ove r in g  s tu di e s   f r o m  2016  to   2021.  I t   c o n c lu de s   th a t  w in d  p o w e r   pr e di c ti o n  m e th o ds   c a n  b e   c a te g or i z e d  in t o   th r e e   c la s s e s   ba s e d  o n  pr e di c ti o n  h o r i z o ns :   ul tr a - s hor t - t e r m,  s h or t - t e r m,  a nd l o ng - t e r m. Addit i o na ll y ,  t im e   s e r i e s  me th o ds  a r e   of t e n l e s s   e f f e c ti ve   f or  pr e di c ti n g   w in d  po w e r   du e   t o  th e ir   li mi ta ti o ns   in   c a pt u r in g  th e   c o mpl e xi t y   a nd  n o nl in e a r it y   of   me t e or o l o gi c a l   pa tt e r ns .  I n   o pp o s it i o n,  D L   mo d e ls   de m o ns tr a t e   s upe r i o r   p e r f or ma nc e   b y   e f f e c ti ve l y   ma na gi ng  th e s e   c o mpl e x it ie s ,  e x t r a c ti n g   c r it i c a l  f e a tu r e s ,  a nd  a c hi e v in g  hi gh  a c c u r a c y .  F in a ll y ,  th e   gr ow in g  tr e nd  of   h y b r id   mo d e ls ,  w hi c h  ha v e   im pr ove d   th e  a c c ur a c y   of  p r e di c ti o ns .   [ 16]   2022   T h e   pa pe r   pr e s e nt s   a   r e v i e w   of   r a nd o mi z a ti o n - ba s e d  M L   m o de l s   in   r e ne w a bl e   e n e r g y   pr e di c ti o n.  T h e s e   m o d e ls   a r e   r e c o gni z e d  f or   th e i r   a bi li t y   t o   ba la nc e   pr e di c ti ve   a c c ur a c y   w it h  c o mput a ti o na l  e f f i c i e nc y .  T h e   r e v i e w   hi ghl ig ht s   th e   e f f e c ti ve   us e   of   r a nd o mi z a ti o n - ba s e d  M L   a lg or it hms   a c r o s s   di f f e r e nt   r e n e w a bl e   e n e r g y   s o ur c e s ,  s uc h  a s   s o la r ,   w in d,  a nd  hy dr o p o w e r .  F u r th e r m o r e ,  th e s e   m o d e ls   c o ns is te nt l y   o ut p e r f or me d  c o n ve nt i o na l  M L   m e th o ds   in   pr e di c ti ve   a c c ur a c y .  L a s tl y ,  mul ti - la y e r e d  r a nd o mi z a ti o n - ba s e d  mo de ls   e x h ib it e d  s upe r i o r   p e r f or ma nc e   c o mpa r e d   t o  s in gl e - la y e r e d m o d e ls .   [ 17]   2023   T h e   pa pe r   pr e s e nt s   a   r e v ie w   of   c ur r e nt   M L   a ppr o a c h e s   f or   s o la r   P V   po w e r   f o r e c a s ti ng,  w it h  a   f oc us   o n  s h o r t - t e r m   pr e di c ti o ns ,  e x a mi ni ng  s tu di e s   f r o m  2010  t o   2020.  I t  c o n c lu d e s   th a t  s o la r   P V   po w e r   o ut put   is   s ig ni f ic a nt l y   a f f e c t e d   b y   w e a th e r   f a c t o r s ,  pa r ti c ul a r l y   s ol a r   ir r a di a nc e   a nd  a mbi e nt   t e mp e r a tu r e .  S o la r   P V   p o w e r   f o r e c a s ti ng  is   f ur th e r   c la s s if i e d  in t o   di f f e r e nt   ti m e   ho r iz o ns :  ve r y   s h o r t - t e r m,  s ho r t - te r m,  me di um - t e r m,  a nd  lo ng - t e r m.  A m o ng  M L   mo d e ls   w it h  d e f a ul t  s e tt in gs ,  gr a di e nt   b oo s t  a c hi e ve d  th e   b e s t  pe r f o r ma n c e ,  w hi l e   R F   w it h  o pt im i z e d   h y p e r pa r a m e t e r s   w a s   id e nt if i e d  a s   th e   to p  p e r f or me r .  F in a ll y,  M L   mo d e ls   tr a in e d  o n  hi s to r i c a l  P V   po w e r   da ta   c o mbi n e d w it h pr e di c t e d w e a th e r   v a r ia bl e s   o ut pe r f o r me d ba s e l i ne  m e th o ds .   [ 18]   2023   T h e   pa p e r   pr e s e nt s   a   r e v ie w   of   M L   a nd  DL   t e c hni qu e s   f o r   w in d  po w e r   f o r e c a s ti ng,  a na l y z in g  s tu di e s   f r o m  2010  t o  2023.  I t  e x pl o r e s   v a r i o us   s tr a te gi e s   f o r   r e gi o na l  w in d  po w e r   pr e di c ti o n,  in c lu di ng  th e   a c c umul a ti o n  me th o d,   ups c a li ng  me th o d,  a nd  s pa ti a l  r e s o ur c e   ma tc hi ng  m e th o d.  T he   r e v i e w   c o n c lu d e s   th a t  th e   ups c a li ng  m e th o d  is   pa r ti c ul a r l y   e f f e c ti v e   in   mi ni mi z in g  da ta   r e qui r e m e nt s   a nd  r e d uc in g  c o mput a ti o na l  c o mpl e x it y .  F u r th e r m o r e ,  DL   mo d e ls   of te n  o ut p e r f or m  tr a di ti o na l  M L   t e c hn iq ue s .  F in a ll y ,  hy br i d  m o d e ls ,  e s pe c ia ll y   th o s e   c o mb in in g  A da B oo s t   w it h  R F   o r   E L M   w it h  pa r ti c l e   s w a r m  o pt im i z a ti o n   ( P S O ) ,   de mo ns tr a t e   s up e r i o r   a c c ur a c y   c o mpa r e d  t o   s ta nda lo n e   mo d e ls .       T a bl e   2.   C o m m o n   m o de l s   us e d  i n   s e l e c t e d  s t udi e s   M o de l   S hor t  d e s c r ip ti o n   L in e a r   r e g r e s s io n  ( L R )   [ 20]   A  s ta ti s ti c a l  me th o d us e d t o   e s ta bl is h a  l in e a r  r e la ti o ns hi p b e tw e e n a  de p e nd e nt   v a r ia bl e  a nd  o n e   in de p e nde nt   v a r ia bl e .  B y   e mpl oy in g a  l in e a r   e qua ti o n, t hi s  t e c h ni que   e na bl e s  t h e  pr e di c ti o n  of  t h e   de p e nde nt   v a r ia bl e ’ s  v a lu e  ba s e d  o n t h e  i nd e pe n d e nt   v a r ia bl e .   M ul ti pl e  l in e a r  r e gr e s s io n  ( M L R )   [ 20]   E xt e nds   L R  t o  i n c lu d e  t w o   o r  m or e  i nd e p e nd e nt   v a r ia bl e s .   L a s s o   r e g r e s s i o n ( L a s s o)   [ 21]   A  t y p e   of   L R  t ha t  in c lu d e s  r e gul a r i z a ti o n.  T h e  r e gul a r i z a ti o n t e r m a dde d h e lp s  i n s hr in ka ge  a nd  v a r ia bl e  s e l e c ti o n.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2 5 0 2 - 4 7 52   In do n e s i a n   J   E l e c   E n g   &   C o m p  S c i ,  Vo l .   3 7 ,   N o .   3 ,  M a r c h   20 2 5 :   1 87 4 - 1 88 6   1882   T a bl e   2.   C o m m o n   m o de l s   us e d  i n   s e l e c t e d  s t udi e s   ( C onti nue d )   M o de l   S hor t  d e s c r ip ti o n   R id ge   r e gr e s s io n ( R id g e )   [ 22]   S im il a r  t o   L R  but  i n c lu d e s  a  r e gul a r iz a ti o n t e r m t ha t  a dds  a  pe na lt y  t o  t h e  s iz e   of   c oe f f ic ie nt s  t o   r e du c e  m o de l  c o mp le x i t y  a nd pr e ve nt   ove r f it ti ng.   S V R   [ 23]     A  t y p e   of  S V M   [ 24]   us e d  f o r   r e g r e s s io n t a s ks . I t  pr e di c ts   c o nt in uo us   v a lu e s  b y  d e te r mi ni ng t h e  b e s t  h y p e r pl a n e  t ha t  ha s  t he   h e ig ht   numb e r   of  p o in ts  w it hi n a  pr e d e f in e d ma r gi n  of   t o le r a nc e , r a th e r  t ha n  c la s s if y in g da ta  i nt o   c a t e g o r i e s .   D T   [ 25]   A  me th o d t ha t  s pl it s  da ta  i nt o  br a n c h e s  a t  de c is io n n o d e s , l e a di ng t o  p o s s ib le   o ut c o m e s   o r   de c is io ns .   R F   [ 26] , [ 27]   A  me th o d t ha t  bui ld s  mul ti pl e  D T s  a nd c o mb in e s  t h e m t o  a c hi e ve  a  m o r e  a c c ur a t e  a nd s ta bl e   pr e di c ti o n.   K NN  [ 28]   A  no n - pa r a m e tr i c  t e c hni qu e  e mpl oy e d  f or  b o th   c la s s if i c a ti o n a n d r e gr e s s io n  ta s ks , w hi c h pr e di c t  th e   v a lu e   of  a  p o in t  a t  th e  k ne a r e s t  p o in ts .   G r a di e nt  b oo s ti ng ma c hi n e   ( G B M )   [ 29]   A n e ns e mbl e  m e th o ds  t e c hni qu e  t ha t  s e qu e nt ia ll y   c o ns tr u c ts  m o d e ls , w it h e a c h n e w  o n e   f oc us in g  o n  c o r r e c ti ng  e r r o r s   f r o m t h e  pr e v i o us   o n e s . I t  me r ge s  s e ve r a l  w e a k pr e d ic t or s  t o   f or m a  m o r e   po w e r f ul   m o de l.   A da pt iv e   b oo s ti ng  ( A da B oo s t)   [ 30]   A n e ns e mbl e  M L  t e c hni que   c o ns tr u c ts  a  s tr o ng p r e d ic t i v e  m o d e l  b y  i t e r a ti ve l y   c o mbi ni ng mu lt ip le   w e a k l e a r n e r s , s pe c i f ic a ll y  t un in g t he  w e ig ht s   of  i ns ta nc e s  ba s e d o n t h e ir  p r e v i o us  pr e di c ti o n  e r r o r s .   X G B oo s t  [ 31 ]   A  s c a la bl e  a nd a c c ur a t e  i mpl e m e nt a ti o n  of   G B M , kno w n  f or  i ts  pe r f or ma nc e  a nd s pe e d i n M L   c o mp e ti ti o ns .   C a te gor y  B oo s ti ng  ( C a tB oo s t)   [ 32]   A n a lg o r it hm ba s e d  o n  G B M   ov e r  D T s . I t ’ s  kn o w n  f o r   it s  e f f e c ti ve n e s s  i n ha ndl in g c a te g or i c a l  da ta   di r e c tl y , w it h o ut   th e  n e e d  f o r   e x t e ns i v e  p r e - pr oc e s s in g. gi ve  a   mi ni ma l  s ho r t  d e s c r ip ti o n.   G a us s ia n pr oc e s s  r e gr e s s io n  ( G P R )   [ 33]   A  no n - pa r a m e tr i c  k e r n e l - ba s e d pr o ba bi li s ti c  m o de l  ba s e d  o n G a us s ia n P r o c e s s e s  a nd i s  us e d f or   pr e di c ti ng  c o nt in u o us   o ut put   v a r ia bl e s .   L ig ht  gr a di e nt  b oo s ti ng  ma c hi ne   ( L ig ht G B M )   [ 34 ]   A n i mpl e m e nt a ti o n  of  t h e   G B M   f r a m e w or k, i t ’ s  kn o w n  f o r  i ts  s pe e d a nd pe r f or ma n c e ,  e s pe c ia ll y   w it h l a r ge  da ta s e ts  a nd o n  li mi t e d  c o mput in g r e s o u r c e s .    ANN  [ 35]   A  M L  m o d e l  c o mp o s e d  of  i n te r c o nn e c t e d n o d e s  o r  n e u r o ns , mi mi c ki ng t h e  huma n br a in  t o  m o d e l  c o mpl e x  pa tt e r ns  a nd s o l ve  pr e di c ti o n pr o bl e ms .   M ul ti la y e r   p e r c e p tr o n ( M L P )   [ 36]   A  t y p e   of  A N N  c omm o nl y  us e d i n  ML   f or  b o th   c la s s if i c a ti o n a nd r e gr e s s io n  ta s ks . I t  is  c o mp o s e d  of  a n i nput  l a y e r ,  o n e   o r  m or e  hi dde n l a y e r s , a nd a n o u tp ut  l a y e r . I n a n M L P , a n a c ti v a ti o n  f un c ti o n  is  a ppl ie d t o  t he  w e ig ht e d s um  of  t h e  i nput s , e na bl in g  th e  m o d e l  to  l e a r n a nd ma k e  pr e di c ti o ns .   E L M   [ 37]   A  t y p e   of  A N N  us e d i n  ML   f or   c la s s if i c a ti o n, r e gr e s s io n, a nd  f e a tu r e  s e l e c ti o n t a s ks . S im il a r  t o   M L P ,  E L M  a s s ig ns  r a ndo m i nput  w e ig h ts  t o  t h e  hi dd e n l a y e r ,  w hi c h a r e  t he n k e pt   f i xe d t hr o ugh o ut   th e  t r a in in g p r o c e s s .  T hi s  a ppr o a c h a ll o w s  E L M  t o   e f f i c i e nt l y  h a ndl e  a  v a r ie t y   of  pr e di c ti ve  t a s ks   w it h f a s t e r  t r a in in g t im e s   c o mpa r e d t o  t r a di ti o na l  n e ur a l  n e tw o r ks .       T a bl e   6 .   R e s u l t s   o f   M L   m o de l s   i n   s o l a r   e n e r g y   f o r e c a s t i n g   R e f   F or e c a s ti ng  h o r i z o n   M o de ls   D a ta s e t   F e a tu r e s   T a r ge ts   M e tr i c s   B e s t  m o d e l    [4 0 ]   S hor t - t e r m   A N N , R F ,  s c a le d  pe r s is te n c e   P R O M E S  l a bo r a t o r y   lo c a te d  in  t he  s o ut h  of   F r a nc e  a t  O de i ll o .   V 1, V 6, V 12   G l o ba l  ho r i z o nt a l  ir r a di a ti o n,  B e a m  no r ma l  ir r a di a nc e ,  D if f us e   ho r i z o nt a l  ir r a di a nc e   M A E ,  R M S E ,  nR M S E ,  nM A E   RF   [4 1 ]   S hor t - t e r m   68 M L  m o d e ls   ( L R , S V R ,  L A S S O ,  X G B oo s t,  R F ,  a nd  G B M )   N a ti o na l  s o la r   r a di a ti o n  da ta ba s e   ( N S R D B )   V 1, V 13   G l o ba l  ho r i z o nt a l  ir r a di a ti o n   nR M S E ,  nM B E ,   FS  ( F o r e c a s t  S ki ll )   RF   [4 2 ]   S hor t - t e r m   L R , S V R ,  A N N , D T , k - N N , A da B oo s t,   RF   Y e o nga m P V   p o w e r  pl a nt   in  S o ut h  K or e a  a nd  K o r e a   me t e o r o l o gi c a l  a dmi ni s tr a ti o n ( K M A )   V 2, V 3, V 4,  V 5, V 7, V 9,  V 11, V14,  V 15, V16,  V 17, V18,  V 19   S o la r  p o w e r   M S E ,  R M S E , R 2 - s c or e   RF   [4 3 ]   S hor t - t e r m   L R ,  G P R ,  A N N , M 5P   tr e e   P V  s y s te m a t  Q a ta r   U ni ve r s it y   V 1, V 2, V 3,  V 4, V 10,  V 20   P V  po w e r   o ut put   M A E ,  M S E ,  R M S E , R 2 - s c or e   ANN   [4 4 ]   S hor t - t e r m   R F , G B M ,  X G B oot   G l o ba l  e ns e mbl e   f or e c a s t  s y s te m   ( G E F S ) , pr ov id e d  b y  t h e  N a ti o na l  O c e a ni c   a nd A tm o s phe r ic   A dmi ni s tr a ti o n  ( N O A A )   V 2, V 4, V 5,  V 8, V 11,  V 21   S o la r  p o w e r   M A E   RF   [4 6 ]   S hor t - t e r m   S V R , R F , L R ,  M L P   A  1.22 M W  P V  s y s te m  in s ta ll e d a t  th e  U ni ve r s it y   of  Q u e e ns la nd ( U Q ) ,  B r is ba ne , A us tr a li a   V 7, V 22   P V  po w e r   o ut put   M A E ,  M R E   RF   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n do n e s i a n   J   E l e c   E n g  &   C o m p  S c i     I S S N:   2 5 0 2 - 4 7 52       M ac hine  lear ning  mode ls   in  r e ne w able  e ne r gy   f or e c as ti ng   …   ( M ohame d  Y as s ine  R haf e s )   1883   T a bl e   6 .   R e s u l t s   o f   M L   m o de l s   i n   s o l a r   e n e r g y   f o r e c a s t i n g   ( C onti nue d )   R e f   F or e c a s ti ng  h o r i z o n   M o de ls   D a ta s e t   F e a tu r e s   T a r ge ts   M e tr i c s   B e s t  m o d e l    [4 7 ]   S hor t - t e r m   S V R , A N N ,  K - NN   E x p e r im e n ta l  r ig  b y  t h e   a ut ho r s   V 7, V 10,  V 23, V24   P V  po w e r   o ut put   M B E ,   R M S E , R 2 - s c or e ,  t - s ta ti s ti c s  ( t - s ta t)   S V R ,  k - NN   [5 0 ]   M e di um - te r m,  l o ng - te r m   L R , D T ,  S V R ,  R F , M L P ,  po l y n o mi a l  r e gr e s s io n   H is t o r i c a l  w e a th e r  da ta   a nd a c tu a l  P V  po w e r   o ut put   f r o m t h e  d e s e r t  kno w l e dg e  A us tr a li a   C e nt r e   V 1, V 2, V 4,  V 6, V 8   P V  po w e r   o ut put   M A E ,  M S E , R 2 - s c or e   RF   [5 1 ]   S hor t - t e r m   E L M , A N N   K a r a ma n pr ov in c e   o bt a in e d  f r o m  T ur k e y   G e ne r a l  D ir e c t o r a te   of   S ta te   V 25, V26,  V 27   S o la r   r a di a ti o n   M S E ,  R M S E , R 2 - s c or e   E L M   [5 4 ]   S hor t - t e r m   24 M L  m o d e ls   ( L R ,  L a s s o ,  R id ge , S V R ,  K N N , R F ,  G B M ,  X G B oo s t,   L ig ht G B M ,  a nd o th e r s )   O f f ic ia l  me a s ur e m e nt s  of   16 gr o und - m o unt e d P V   pl a nt s  o pe r a te d b y  M V M   G r e e n  G e n e r a ti o n  L td  i n  H unga r y   V 1, V 2, V 3,  V 28, V29   P V  po w e r   o ut put   R M S E   R id ge   [5 5 ]   S hor t - t e r m   k - N N , M L R ,  DT   M e te or o l o gi c a l  da ta   f r o m  K in g A bdul la h C it y   f o r   A to mi c  a nd R e n e w a bl e   E ne r g y  ( K A C A R E )   V 1, V 2, V 3,  V 30   P V  po w e r   o ut put   R M S E ,  M A E ,  nR M S E ,  R2 - s c or e   k - NN   [5 8 ]   S hor t - t e r m   X G B oo s t ,  L ig ht G B M ,  C a tB oo s t   M e te or o l o gi c a l  da ta   f r o m  E D P  O pe n D a ta , c ol le c t e d  f r o m a  w e a th e r  s ta ti o n i n  F a r o ,  P o r tu ga l   V 1, V 2, V 5,  V 6, V 8, V 9,  V 31   P V  po w e r   o ut put   M S E ,  R M S E ,  M A E , R 2 - s c or e   L ig ht G BM   [ 59 ]   S hor t - t e r m   M L R , A N N   E x p e r im e n ta l  s e t - up  of   P V  pa ne ls   V 1, V 2, V 3,  V 4, V 5, V 32   P V  P o w e r   o ut put   M A E ,  M S E ,  R M S E , R 2 - s c or e   ANN       T a bl e   7.   R e s u l t s   o f   M L   m o de l s   i n   w i nd  e n e r g y   f o r e c a s t i n g   R e f   F or e c a s ti ng  H o r i z o n   M o de ls   D a ta s e t   F e a tu r e s   T a r ge ts   M e tr i c s   B e s t  m o d e l    [4 4 ]   S hor t - t e r m   R F , G B M ,  X G B oo s t   N ume r i c a l  w e a th e r   pr e di c ti o ns   ( N W P ) ,  pr ov id e d b y   E ur o p e a n  C e nt r e   f o r   m e di um - r a nge  w e a th e r   f or e c a s ts   ( E C M W F )   V 5, V 6, V 9 ( a t  s ur f a c e   le ve l  a nd 100   m) , V 10 ( a t  s ur f a c e   le ve l  a nd 100   m)   W in d  po w e r   M A E   R F ,  X G B oo s t   [4 5 ]   L o ng - t e r m   L A S S O ,  K N N ,  X G B oo s t,   R F , S V R   F iv e   y e a r s   of  h o ur l y   w in d s pe e d  o bs e r v a ti o n  v a lu e s  i n N ig de , C e s m e ,  M a ma k, B oz c a a da  a nd  S il i v r i  in   T ur k e y   V 7, V 8   W in d  po w e r   R M S E ,  M A E ,  R2 - s c or e   R F , S V R   ( us in g  o nl y   da il y   w in d  s pe e d)   [4 8 ]   L o ng - t e r m   D T , R F ,  A da B oo s t,   X G B oo s t,   G B M   G ha da mga h   ( 36.104◦   no r th  a nd 59.066◦   e a s t  lo ngi tu de )  a nd K ha f   ( 34.567◦  n o r th  a nd  60.148◦   e a s t  lo ngi tu de )  w in d  f a r ms , I r a n   C a s e  1:  V 7, V 8 ( m e a s ur e d  a t  a  he ig ht   of  40 m e t e r s ,  10 - mi n s a mpl in g t im e )   C a s e  2:  V 1 ( m e a s ur e d a t  a   he ig ht   of  40 m e t e r s , w it h  1 - h, 12 - h, a nd 24 - h  s a mpl in g t im e s )   C a s e  3:  V 1 ( m e a s ur e d a t  he ig ht s   of  30 m e t e r s  a nd  10 me t e r s , e x t r a p o la te d t o   40 me t e r s )   W in d  po w e r   M A E ,  R M S E ,  R2 - s c or e   X G B oo s t   [ 49 ]   S hor t - t e r m   V R , G B M ,  D T ,  l in e a r ,  R id ge ,  L a s s o ,  E la s ti c  N e t,   A da B oo s t   E x p e r im e n ta ll y - c o ll e c te d  nume r i c a l  a nd  c a te g or i c a l  da ta  f r o m  mul ti pl e  s e ns or s  o n a   ki te  s y s t e m d e s ig ne d a t  K y us hu U ni ve r s it y   V 3, V 11, V12, V 13, V14,  V 15, V16, V 17, V18, V 19,  V 20, V21   T e th e r   f or c e   M S E ,  R2 - s c or e   VR       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.