I nte rna t io na l J o urna l o f   P o wer   E lect ro nics   a nd   Driv e  S y s t em   ( I J P E DS)   Vo l.  1 7 ,   No .   3 ,  Sep tem b er   20 2 6 ,   p p .   2 1 7 2 ~ 2 1 8 2   I SS N:  2088 - 8 6 9 4 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijp ed s . v 1 7 . i 3 . p p 2 1 7 2 - 2 1 8 2           2172       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij p e d s . ia esco r e. co m   Ba y esia n - o ptimized LSTM  ne twor ks for a ccurat e d a y - a hea d  pho tov o ltaic po wer pre di ction       E na s   Ali A hm ed 1 ,   M u na   H a s s a n H us s ein 1 ,   A bd ulk re em   M o ha m m ed  Sa lih 2   1 D e p a r t me n t   o f   M e d i c a l   I n st r u me n t a t i o n   Te c h n i q u e s   E n g i n e e r i n g ,   N o r t h e r n   Te c h n i c a l   U n i v e r si t y   ( N TU ) ,   M o s u l ,   I r a q   2 A l d o u r   Te c h n i c a l   I n st i t u t e ,   N o r t h e r n   Te c h n i c a l   U n i v e r si t y   ( N TU ) ,   M o s u l ,   I r a q       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Feb   1 6 ,   2 0 2 6   R ev is ed   Au g   8 ,   2 0 2 6   Acc ep ted   Au g   2 4 ,   2 0 2 6       Ac c u ra te  d a y - a h e a d   p h o to v o l taic   (P V)  p o we r  fo re c a stin g   is  e s se n ti a l  fo r   e ffe c ti v e   e n e rg y   m a n a g e m e n t  a n d   g rid   b a lan c in g .   Th is  st u d y   p ro p o se s  a   Ba y e sia n - o p ti m ize d   lo n g   sh o rt - t e rm   m e m o ry   (LS TM )   n e two rk   fo r   d a y - a h e a d   P V  p o we r  p re d ict io n .   Th e   m o d e l  wa s  e v a lu a ted   u si n g   a   P V - m e teo ro lo g ica l  ti m e - se ries   d a tas e t  c o ll e c ted   fro m   a   5 0 0 - k Wp   g ri d - c o n n e c ted   P V  in sta ll a ti o n   i n   M o su l,   Ira q ,   b e twe e n   Ja n u a ry   1 ,  2 0 2 1   a n d   De c e m b e r   31 ,  2 0 2 3   a t   a n   h o u rly   sa m p li n g   i n terv a l.   Afte r  d a ta - q u a li t y   sc re e n in g ,   2 5 , 8 4 2   v a li d   sy n c h ro n ize d   o b se rv a ti o n s   we re   re tain e d   fro m   2 6 , 2 8 0   t i m e sta m p s.   Eac h   fo re c a stin g   sa m p le  u se d   t h e   p re v i o u s   2 4   h o u rs   o f  P V  p o we r,   so lar   irrad ian c e ,   a m b ien t  tem p e ra tu re ,   r e lativ e   h u m i d it y ,   win d   sp e e d ,   a n d   tem p o ra l   in d ica to rs  to   p re d ict  t h e   su b se q u e n t  2 4 - h o u r  P V  p o we r  p r o fil e .   Th e   d a ta   we re   d iv id e d   c h r o n o l o g ica ll y   in t o   train i n g ,   v a li d a ti o n ,   a n d   i n d e p e n d e n t  tes t   su b se ts.  P re p ro c e ss in g   i n c lu d e d   d u p li c a te  re m o v a l,   m issin g - v a lu e   t re a tme n t,   IQR - b a se d   o u tl ier  h a n d l in g ,   tem p o ra l  a li g n m e n t ,   a n d   m in - m a x   n o r m a li z a ti o n   fit ted   o n l y   o n   th e   trai n in g   s u b se t.   Ba y e sia n   o p t imiz a ti o n   tu n e d   t h e   LS T M   a rc h it e c tu re   a n d   train i n g   h y p e r p a ra m e ters ,   wh il e   a   h y b rid   M S E - M AE  lo ss   b a lan c e d   larg e   d e v iatio n s  a n d   o v e ra ll   e rro r.   Th e   p r o p o se d   m o d e l  a c h iev e d   a n   M AE  o f   1 5 . 2   k W,   a n   R M S E   o f   2 0 . 5   k W,   a   M AP E  o f  8 . 3 % ,   a n d   a n   R ²   o f   0 . 9 3 ,   o u tp e rf o rm in g   l in e a r  re g re ss io n   a n d   a u to re g re ss iv e   in teg ra ted   m o v i n g   a v e ra g e   (ARIMA)   u n d e r  th e   e v a l u a ted   c o n d it io n s .   K ey w o r d s :   B ay esian   o p tim izatio n     L STM   n etwo r k s     Ph o to v o ltaic  p o wer   f o r ec asti n g   So lar   en er g y   p r e d ictio n     T im e - s er ies f o r ec asti n g   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   E n as Ali  Ah m ed   Dep ar tm en t o f   Me d ical  I n s tr u m en tatio n   T ec h n iq u es E n g in e er in g ,   No r t h er n   T ec h n ical  Un i v er s ity   ( NT U)   Mo s u l 4 1 0 0 2 ,   I r aq   E m ail:  en asali@ n tu . ed u . iq       1.   I NT RO D UCT I O N   T h e  en er g y   s ec to r   is   ex p er ien cin g   a  f ast - m o v in g   tr an s f o r m a tio n ,   wh er e  th e  r e d u ctio n   o f   g r ee n h o u s e  g ases   ( GHG)   an d   th e  s wit ch   f r o m   ca r b o n - in te n s iv e  p o wer - g en e r atio n   s y s tem s   to   clea n er   an d   m o r e   s u s tain ab le  alter n ativ es  d r iv e  th e  r ev o lu tio n .   T h e  en er g y   s ec to r   is   in   a  s tate  o f   ac ce ler at ed   tr an s f o r m atio n ,   with   th e  f o cu s   o n   r ed u cin g   G HG  em is s io n s   an d   r ep lacin g   ca r b o n - in ten s iv e  p o wer   g en er atio n   s y s tem s   with   clea n   an d   s u s tain ab le  alter n ativ es.  So lar   PV  g en er atio n   h as  b ee n   a  h o t  to p ic,   as  th e  en er g y   f r o m   th e  s u n   is   o m n ip r esen t,   th e   en v ir o n m en t al  im p ac t  o f   s o lar   PV  is   r elat iv ely   lo w,   an d   th e   co s ts   o f   d ep lo y m en t   ar e   s till   f allin g .   B u t  th er e   ar e  c h allen g es  th at  o cc u r   wh en   PV  p an els  ar e  in teg r ated   o n   a   lar g e  s ca le,   as  s u n lig h t  is   in ter m itten t a n d   v er y   wea th e r - s en s itiv e   [1 ] ,  [ 2 ] .   PV  o u tp u t  is   in f lu en ce d   b y   s o lar   ir r ad ian ce ,   clo u d   co v er ,   am b ien t  tem p er atu r e ,   r elativ e   h u m id ity ,   win d   s p ee d ,   s ea s o n al  v ar iatio n ,   an d   lo ca l  g eo g r a p h ical  co n d itio n s   [ 3 ] .   R ap id   ch a n g es  in   th ese  v ar iab les  ca n   p r o d u ce   s u b s tan tial  f lu ctu atio n s   in   g en er ated   p o wer ,   in cr ea s in g   u n ce r tain t y   in   g en e r atio n   s ch ed u lin g   a n d   g r id   b alan cin g .   Acc u r ate  d ay - a h ea d   PV  f o r ec asti n g   is   th er e f o r e   i m p o r tan t   f o r   s to r ag e   s ch ed u li n g ,   d em an d – s u p p l y   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Po w  E lec  &   Dr i Sy s t     I SS N:   2088 - 8 6 9 4       B a ye s ia n - o p timiz ed   LS TM   n etw o r ks fo r   a cc u r a te   day - a h ea d   p h o to v o lta ic   …   ( E n a s   A li A h m ed )   2173   b alan cin g ,   r eser v e   allo ca tio n ,   an d   s ec u r e   r e n ewa b le - en e r g y   in teg r atio n   [ 4 ] .   R eliab le  f o r ec asts   ar e  also   u s ef u l   f o r   s m ar t - g r id   o p er atio n ,   d em a n d - r esp o n s e  p r o g r am s ,   en e r g y   tr ad in g ,   a n d   lo n g - ter m   p lan n in g .   T h e  f o r ec ast  o f   PV  p o wer   is   s till   ch allen g in g   d u e  to   t h e  n at u r e  o f   th e  u n d e r ly in g   tim e  s er ies,  wh ich   is   n o n lin ea r   an d   n o n - s tatio n ar y ,   wea th er - d ep en d en t ,   an d   s h o ws   d aily   an d   s ea s o n al  f lu ctu atio n s .   T h e   tr ad itio n al  m eth o d s   ar e   p er s is ten ce ,   au to r eg r ess iv e  m o d els,  au to r eg r ess iv e  in teg r ate d   m o v in g   av er ag e   ( AR I MA ) ,   p h y s ical  m o d els ,   an d   n u m er ical  wea th er   p r ed ictio n   ( NW P)  [ 5 ] .   W h ile  p er s is te n ce   is   in ex p en s iv e  to   co m p u te,   t h er e  ar e  lar g e  er r o r s   wh en   wea th er   r a p id ly   ch an g es.  Ph y s ical  an d   NW P - b ased   m o d els  ca n   b e   u s ed   f o r   lo n g er   tim e  s ca les,  y et  th ey   d ep en d   o n   ac cu r ate  m e teo r o lo g ical  d ata,   n ee d   ca r ef u l  co n f ig u r atio n ,   an d   tak e  u p   a  lo t  o f   c o m p u tatio n al  r eso u r ce s   [ 6 ] .   T h ese  lim itatio n s   h av e  e n co u r ag ed   d ata - d r iv en   f o r ec asti n g   ap p r o ac h es.  Su p p o r t  v ec to r   m ac h in es,  r an d o m   f o r ests ,   an d   ar tific ial  n eu r al  n etwo r k s   ca n   lear n   n o n lin ea r   r elatio n s h ip s   b etwe en   m eteo r o lo g ical  in p u ts   an d   PV  o u tp u t   [ 7 ] ,  [ 8 ] .   Fig u r e  1   illu s tr ates  co n ce p tu al  s tr u ctu r es   o f   s u p p o r t v ec to r   r eg r ess io n   an d   a  f ee d f o r war d   n e u r al  n etwo r k   u s ed   in   c o n v e n tio n al  PV f o r ec asti n g .           ( a)   ( b )     Fig u r e  1 .   C o n ce p tu al  s tr u ctu r e s   o f   ( a)   s u p p o r t  v ec to r   r e g r ess io n   an d   ( b )   a  f ee d f o r war d   ar tifi cial  n eu r al  n etwo r k   u s ed   i n   co n v en tio n al  PV p o wer   f o r ec asti n g       W h ile  tr ad itio n al  m ac h in e  le ar n in g   m o d els  ca n   m ak e   ac c u r ate  p r ed ictio n s ,   m an y   o f   t h e  p r o ce s s   o b s er v atio n s   ar e  tak e n   as  in d ep en d en t  s am p les  an d   d o   n o t   ex p licitly   ac co u n t  f o r   th e  te m p o r al  d e p en d e n ce .   R ec u r r en t  n eu r al  n etwo r k s   ( R NNs)  r ep r esen t  s eq u en tial  in f o r m atio n   b y   m ea n s   o f   r ec u r r e n t  h id d e n   s tates  [ 9 ] .   L o n g   s h o r t - ter m   m em o r y   ( L STM )   n etwo r k s   ar e  an   ex te n s io n   o f   r ec u r r en t  m o d els  with   th e  ad d itio n   o f   m em o r y   ce lls   an d   i n p u t,  f o r g et ,   an d   o u t p u t  g ates,  wh ich   m ak es  it  p o s s ib le  to   s to r e  th e  r elev an t  in f o r m atio n   f o r   lo n g er   p er io d s   o f   tim e  [ 1 0 ] ,  [ 1 1 ] .   I n   g en er al ,   th e  L STM   s eq u en ce   m o d el   is   p r esen ted   i n   Fig u r e  2 .           Fig u r e  2 .   Gen e r al  L STM   s eq u en ce - m o d el  a r ch itectu r e       L STM - b ased   PV  f o r ec asti n g   s till   f ac es  two   im p o r tan t  ch allen g es.  First,  PV  an d   m eteo r o lo g ical   r ec o r d s   m ay   c o n tain   m is s in g   tim estam p s ,   d u p licate  r ec o r d s ,   s en s o r   n o is e,   c o m m u n ic atio n   f ailu r es,   an d   p h y s ically   in v alid   v al u es.  W ith o u t  ap p r o p r iate  p r ep r o c ess in g ,   s u ch   d ef ec ts   ca n   d eg r ad e  f o r ec asti n g   p er f o r m an ce   [ 7 ] .   Seco n d ,   L S T M  ac cu r ac y   d ep e n d s   s tr o n g l y   o n   ar ch itectu r al  an d   tr ain in g   h y p er p a r am eter s ,   in clu d in g   th e   n u m b er   o f   r ec u r r en t  lay e r s ,   u n its   p er   lay er ,   l ea r n in g   r ate,   d r o p o u t   r ate,   b at ch   s ize,   an d   in p u t - win d o w  len g th .   Ma n u al  t u n i n g   is   s u b jectiv e,   wh ile  ex h a u s tiv e  g r id   s ea r ch   ca n   b ec o m e  co m p u tatio n ally   ex p en s iv e.   B ay esian   o p tim iza tio n   ad d r ess es  th is   lim itatio n   b y   u s in g   a   p r o b ab ilis tic  s u r r o g ate  m o d el  an d   a n   ac q u is itio n   f u n ctio n   to   s elec t  p r o m is in g   co n f i g u r atio n s   [ 1 2 ] .   I n   th is   wo r k ,   a   h y b r id   lo s s   f u n ctio n   co m b i n in g   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 6 9 4   I n t J Po w  E lec  &   Dr i Sy s t ,  Vo l.  1 7 ,   No .   3 ,  Sep tem b er   20 2 6 :   2172 - 2 1 8 2   2174   m ea n   s q u ar ed   er r o r   ( MSE )   an d   m ea n   a b s o lu te  er r o r   ( M AE )   is   u s ed ,   alo n g   with   a  m u ltiv ar iate  L STM   f o r ec asti n g   m o d el  an d   a  B ay e s ian   o p tim izatio n   m eth o d .   T h e  ev alu atio n   o f   t h e  f r am ewo r k   is   p er f o r m e d   with   th e  PV – m eteo r o l o g ical  d ata  r ec o r d ed   d u r in g   3   y ea r s   at   a  5 0 0 - k W p   g r id - c o n n ec te d   PV  s y s tem   d ep lo y ed   i n   Mo s u l  city ,   I r aq ,   at  th e  h o u r ly   lev el.   T h e  f r am ewo r k   h as  b ee n   ev alu ated   u s in g   PV – m eteo r o lo g ical  d ata   r ec o r d e d   f o r   3   y ea r s   at  a   5 0 0 - k W p   g r id - co n n ec ted   PV  s y s te m   in s talled   in   Mo s u l  city ,   I r a q ,   at  a n   h o u r ly   tim e   s ca le.   T h e  h is to r ical  PV  p o w er   is   co m b in e d   with   s o lar   ir r ad ian ce ,   am b ie n t  tem p er at u r e ,   r elativ e  h u m id ity ,   win d   s p ee d ,   an d   tem p o r al  in d i ca to r s .   I t  is   n o t  ab o u t  in tr o d u c in g   n ew  in d iv id u al  alg o r it h m s   s u ch   as  L STM   o r   B ay esian   o p tim izatio n   b u t   ab o u t  c o m b in i n g   d ir ec t  2 4 - s tep   m u lti - v ar iab le   f o r ec asti n g ,   lea k ag e - awa r e   ch r o n o lo g ical  p r ep r o ce s s in g ,   s y s tem atic  o p tim izatio n   o f   th e  m o s t  im p o r tan t   ar ch ite ctu r al  an d   tr ain i n g   p ar am eter s ,   an d   h y b r id   MSE – MA E   lear n in g   in   o n e  f o r ec asti n g   f r a m ewo r k   t h at  is   r ep r o d u c ib le.       2.   RE L AT E D   WO RK   As  s o lar   p o wer   b ec o m es  a  m o r e  p r o m in en t  p a r t  o f   en er g y   s y s tem s ,   f o r ec asti n g   PV  g en er atio n   h as  em er g ed   as  a  cr itical  p a r t  o f   g r id   o p er atio n s ,   s to r ag e   p lan n in g ,   r eser v e  s ch e d u lin g ,   an d   g en er atio n   p la n n in g .   Pre v io u s   wo r k s   r an g e  f r o m   s tatis tical,   p h y s ical,   m ac h in e - lear n in g ,   an d   d ee p - lear n in g   m eth o d s .   I t  is   o f ten   ch allen g in g   to   d ir ec tl y   co m p a r e  th e  r esu lts   f r o m   p u b lis h ed   s tu d ies  d u e  to   v ar iatio n s   in   g eo g r ap h ic  ar ea ,   PV  ca p ac ity ,   s am p lin g   tim e,   f o r ec ast h o r izo n ,   i n p u t  v ar iab les ,   an d   n o r m aliza tio n   m eth o d s .     2 . 1 .     E a rly   a pp ro a ches t o   P V   f o re ca s t ing   E ar ly   f o r ec asti n g   s tu d ies  r elied   m ain ly   o n   h is to r ical  ir r ad ian ce   an d   p o wer - g en e r atio n   t im e  s er ies   [ 1 3 ] .   Per s is ten ce   m o d els  m ak e   p r ed ictio n s   f o r   f u tu r e  g e n er ati o n s   b ased   o n   th e   cu r r en t v alu e   o r   a   s im ilar   v alu e   f r o m   a  p r io r   p o in t  in   tim e.   T h ey   d o   n o t  in v o lv e  m u ch   co m p u tatio n ,   b u t  th eir   ac cu r ac y   b ec o m es  p o o r   if   th e   m eteo r o lo g ical  co n d itio n s   ch a n g e  q u ick ly   [ 5 ] .   T em p o r al  au t o co r r elatio n ,   tr en d ,   an d   p er io d ic  b eh av io r   ca n   b e   r ep r esen ted   b y   AR I MA   an d   s e aso n al  AR I MA   m o d els,  r esp e ctiv ely ,   an d   h a v e  b ee n   a b le  to   f o r ec ast  s h o r t - ter m   v alu es  u n d er   s tab le  co n d itio n s   with   s ati s f ac to r y   r esu lts   [ 1 4 ] - [ 1 6 ] .   T h eir   p er f o r m a n ce   is ,   h o wev er ,   d ep e n d en t   o n   th e  s elec tio n   o f   th e  o r d e r   a n d   p r o p er   tr ea tm e n t o f   s tatio n ar ity ,   b u t th ey   m ig h t n o t f u lly   d escr ib e  a  n o n lin ea r   r esp o n s e  an d   s u d d en   ch a n g es  in   th e  ir r ad ian ce .   T h e  li n ea r   an d   m u ltip le - r eg r ess io n   m o d els  h av e  th e   ad v an tag es  o f   in ter p r etab ilit y   an d   l o w  co m p u tin g   co s t,  b u t  lack   th e  a b ilit y   to   estab lis h   a  lin ea r   m o d el   to   d escr ib e  th e  co m p lex   in ter ac ti o n s   b etwe en   PV a n d   wea th e r .     2 . 2 .     P hy s ica l a nd   nu m er ica l  wea t her  predict io n m o dels   Ph y s ical  f o r ec asti n g   m et h o d s   in v o lv e  esti m atin g   th e  P V  o u tp u t   u s in g   e q u atio n s   f r o m   t h e   atm o s p h er e,   s o lar   g e o m etr y ,   m o d u le   ch ar ac ter is tics ,   an d   N W P  in f o r m atio n .   NW P  p r o d u cts  ca n   b e   p r o v id e d   to   PV - p er f o r m an ce   m o d els  f o r   m ed iu m -   an d   lo n g - r an g e  p r e d ictio n   [ 1 7 ] .   T h ese  m eth o d s   ar e  p h y s ically   b ased   an d   r ely   o n   ac cu r ate   in itial  co n d itio n s ,   b o u n d ar y   d ata,   lo ca l   wea th er   d ata ,   a n d   s y s tem   s p ec if icatio n s .   T h ey   a r e  also   d if f icu lt  to   co m p u te  an d   ca n n o t  b e  co n f ig u r ed   ea s ily   [ 1 8 ] .   T h eir   ac c u r ac y   will   b e  r ed u ce d   if   th e   co n d itio n s   in   th e  r eg i o n s   f o r   wh ich   th e  NPW s   ar e  co m p u ted   ar e  n o t  r ep r esen tativ e  o f   th e   lo ca l  co n d itio n s   o f   th e  clo u d   a n d   ir r ad ian ce ,   esp e cially   in   th e  ca s e  o f   d is tr ib u ted   PV.     2 . 3 .     M a chine - lea rning   a pp ro a ches  in P V  f o re ca s t ing   No n - lin ea r   r elatio n s h ip s   ca n   b e  lear n t  f r o m   th e   h is to r ic al  PV  an d   m ete o r o lo g ical  d ata  u s in g   m ac h in e - lear n i n g   m eth o d s   [ 1 9 ] ,  [ 2 0 ] .   So lar   r a d iatio n   a n d   PV  g en er atio n   f o r ec asti n g   h a v e  b ee n   attem p te d   u s in g   ar tific ial  n eu r al  n etwo r k s   ( ANN) ,   s u p p o r t  v ec to r   m a ch in es  ( SVM) ,   r an d o m   f o r ests   ( R F),   an d   g r ad ien t   b o o s tin g   ( GB )   [ 2 0 ] ,  [ 2 1 ] .   Ma n y   o f   th e  tr ad itio n al  ap p r o ac h es  p r o ce s s   o b s er v atio n s   in d e p en d en tly   a n d   f ail  to   ex p licitly   m o d el  th e  tem p o r al  o r d er in g   o f   th e  p r o ce s s .   L ag g e d   v ar iab les ca n   b e  m an u ally   e n ter ed ,   b u t m a y   n o t   s u f f icien tly   d escr ib e  lo n g er   d ep en d en cies.  Yet  an o t h er   d if f icu lty   ar is es  wh en   th e  h y p e r p ar am eter s   o f   t h e   n etwo r k   ar c h itectu r e  a n d   th e   t r ain in g   p r o ce d u r e  a r e  tu n e d   b y   h an d ,   g r id   s ea r ch ,   o r   r an d o m   s ea r ch ,   wh ich   is   in ef f icien t w h en   m u ltip le  p ar a m eter s   n ee d   to   b e  o p tim ized   at  o n ce .     2 . 4 .     L ST M   net wo rk s   a nd   hy perpa ra m et er   o pti m iza t io n   L STM   n etwo r k s   ar e  a  ty p e  o f   r ec u r r e n t  n etwo r k   with   m e m o r y   ce lls   an d   g atin g   m ec h a n is m s   th at   r eg u late  th e  f lo w  o f   in f o r m atio n   o v e r   tim e  [ 1 1 ] ,  [ 2 2 ] .   T im e  s er ies  f o r ec asti n g   f o r   h o u r ly   a n d   d ay - ah ea d   s o lar   f o r ec asti n g   h as   b ee n   p er f o r m ed   s u cc ess f u lly   u s in g   ap p r o p r iately   co n f ig u r ed   L STM s   [ 2 3 ] - [ 2 5 ] .   T h ei r   ac cu r ac y   n ev e r th eless   d ep en d s   o n   th e  d ataset,   clim atic   co n d itio n s ,   f ea tu r e  s et,   f o r ec ast  h o r izo n ,   an d   ev alu atio n   p r o to c o l.  L STM   p e r f o r m a n ce   is   also   s en s itiv e  to   lay er   d ep t h ,   h i d d en   u n its ,   lear n in g   r ate,   d r o p o u t,   b atch   s ize,   a n d   i n p u t - win d o w   len g th   [ 2 5 ] .   B ay esian   o p tim i za tio n   p r o v id es  a   s y s tem atic  alter n ativ e  b y   u s in g   p r ev io u s   tr ial  o u tco m es  t o   g u id e  s u b s eq u e n t  ca n d id ate   s elec tio n   [ 2 6 ] .   T h e   p r esen t  s tu d y   ap p lies   B ay esian   o p tim izatio n   to   th e  m ain   L STM   ar ch itectu r al  an d   tr ain in g   p ar am eter s   an d   p er f o r m s   f ea tu r e - lev el  f u s io n   o f   PV   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Po w  E lec  &   Dr i Sy s t     I SS N:   2088 - 8 6 9 4       B a ye s ia n - o p timiz ed   LS TM   n etw o r ks fo r   a cc u r a te   day - a h ea d   p h o to v o lta ic   …   ( E n a s   A li A h m ed )   2175   p o wer ,   wea th e r   v ar iab les,  an d   tem p o r al   in d icato r s   [ 2 3 ] ,  [ 2 7 ] .   R elate d   wo r k   h as  also   co m b i n ed   d ec o m p o s itio n   an d   L STM - b ased   PV  f o r ec asti n g   [ 2 8 ] ,   ev alu ated   s o lar - p o wer   p r ed ictio n   with o u t  ex o g en o u s   in p u ts   [ 2 9 ] ,   an d   r ev iewe d   ar tific ial - in tellig en c e  tech n iq u es f o r   p h o to v o ltaic  ap p licatio n s   [ 3 0 ] - [ 3 3 ] .       3.   M E T H O D   T h e  p r o p o s ed   m eth o d o l o g y   em p lo y s   an   L STM   n etwo r k   f o r   m u lti - s tep   d a y - ah ea d   PV  p o wer   f o r ec asti n g .   T h e  f r am ewo r k   i n clu d es  d ata   ac q u is itio n ,   d ata - q u ality   s cr ee n i n g ,   p r e p r o ce s s in g ,   c h r o n o lo g ical   s am p le  co n s tr u ctio n ,   B ay esian   h y p er p a r am eter   o p tim iza tio n ,   f in al   m o d el  tr ain in g ,   an d   in d ep e n d en t   ev alu atio n .   Fig u r e  3   illu s tr ates  th e  p h y s ical  ex p e r im en tal  s etu p   an d   d ata  f lo w,   w h ile  Fig u r e  4   s u m m ar izes  th e   co m p lete  co m p u tatio n al  wo r k f lo w.   T h e  d ataset  was  co llected   f r o m   a  5 0 0 - k W p   g r id - co n n ec ted   PV  in s tallatio n   in   Mo s u l,   I r aq ,   f r o m   J an u ar y   1 ,   2 0 2 1   an d   Dec em b er   3 1 ,   2 0 2 3 .   PV  o u tp u t  p o wer   was  o b tain ed   f r o m   th e   p lan t  s u p er v is o r y   m o n ito r in g   s y s tem ,   wh ile  s o l ar   ir r ad ian ce ,   am b ie n t  tem p e r atu r e,   r elativ e   h u m i d ity ,   an d   win d   s p ee d   we r e  o b tain ed   f r o m   a   co - lo ca te d   m eteo r o lo g ical  s tatio n .   Ho u r - of - d ay   an d   d ay - of - y ea r   v ar iab les  wer e  d er iv e d   f r o m   th e  tim estam p s   to   r ep r esen t  d aily   an d   s ea s o n al  p atter n s .   T h e  th r ee - y ea r   o b s er v atio n   p er io d   co v er e d   win ter ,   s p r in g ,   s u m m er ,   a n d   au tu m n   an d   th er e f o r e  r e p r esen t ed   s ea s o n al  v ar iatio n   in   ir r ad ian ce   an d   lo ca l   m eteo r o lo g ical  c o n d itio n s .           Fig u r e  3 .   Ph y s ical  ex p er im en t al  s etu p   an d   d ata  f lo w  f o r   d a y - ah ea d   PV p o wer   f o r ec asti n g       All  m ea s u r em en ts   wer e  s y n ch r o n ized   at  a n   h o u r ly   in ter v al.   T h e  co m p lete  th r ee - y ea r   tim elin e   co n tain ed   2 6 , 2 8 0   tim estam p s .   Af ter   d u p licate  r em o v al,   s h o r t - g ap   tr ea tm en t,  an d   ex clu s io n   o f   u n r eso lv e d   o r   p h y s ically   in v alid   r ec o r d s ,   2 5 , 8 4 2   s y n ch r o n ized   h o u r ly   o b s e r v atio n s   wer e   r etain ed ;   4 3 8   ti m estam p s   ( 1 . 6 7 %)  wer e  ex clu d ed .   T h e  h o u r ly   r eso lu tio n   p r o v i d es  2 4   o b s er v atio n s   p er   d ay   an d   s u p p o r ts   a  2 4 - s tep   d ay - ah ea d   f o r ec ast.  T h is   r eso lu tio n   s u p p lies   2 4   m ea s u r em en ts   p er   d a y ,   alig n s   d ir ec tly   with   th e  2 4 - o u tp u t  f o r ec asti n g   tar g et,   an d   r ep r esen ts   th e  co m p lete  d iu r n al  g en er atio n   cy cle  at  th e  tem p o r al  r eso lu tio n   a d o p ted   f o r   th is   s tu d y .   T h e  r ec o r d s   wer e   s o r ted   c h r o n o lo g ically   an d   ch ec k e d   f o r   d u p licates,  m is s in g   v alu es,   in co n s is ten t  u n its ,   an d   p h y s ically   im p o s s ib le  m ea s u r em en ts .   Gap s   o f   n o   m o r e  th a n   th r ee   co n s ec u tiv e  h o u r s   wer e  r ec o n s tr u cted   b y   lin ea r   in ter p o latio n   with in   th e  co r r esp o n d in g   d ata  p ar titi o n ;  lo n g er   u n r eso lv ed   g ap s   wer e   ex clu d ed .   I n ter p o latio n   was n o t p er m itted   ac r o s s   tr ain in g ,   v alid atio n ,   o r   test   b o u n d ar ies.   Po ten tial  o u tlier s   wer e  id en tifie d   u s in g   p h y s ical  o p er atin g   l im its   an d   th e  in ter q u ar tile - r a n g e  ( I QR )   r u le.   T h e  I QR   an d   ca n d id ate  i n ter v al  wer e  d e f in ed   as  ( 1 )   an d   ( 2 ) .     IQR   =  Q₃ −   Q₁   ( 1 )     [Q ₁ −   1.5· I QR ,  Q₃ +  1.5· I QR ]   ( 2 )     T h e  I QR   lim its   wer e  esti m at ed   u s in g   th e   tr ain in g   s u b s et  o n ly   an d   th en   ap p lied   to   th e   v alid atio n   an d   test   s u b s ets.  Valu es  ass o ciate d   with   clea r   m ea s u r em e n t  o r   co m m u n icatio n   er r o r s   wer e   win s o r ized   to   th e  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 6 9 4   I n t J Po w  E lec  &   Dr i Sy s t ,  Vo l.  1 7 ,   No .   3 ,  Sep tem b er   20 2 6 :   2172 - 2 1 8 2   2176   co r r esp o n d in g   tr ain i n g - d er iv e d   lim its   o r   r em o v ed   wh e n   r eliab le  co r r ec tio n   was  n o t  p o s s ib le.   Ph y s ically   m ea n in g f u l n ig h ttime   ze r o - g e n er atio n   o b s er v atio n s   wer e  r etain ed .   Min – Ma x   n o r m aliza tio n   tr an s f o r m ed   ea ch   f ea tu r e   to   th e   in ter v al   [ 0 , 1 ] .   Fo r   a  f ea tu r e  x ,   th e   tr an s f o r m atio n   was:     x′   =   ( x  −   xₘ ᵢ ₙ )   /   ( x ₘ ₐ ₓ  −   x ₘ ᵢ ₙ )   ( 3 )     T h e  m in im u m   a n d   m ax im u m   v alu es  wer e  esti m ated   ex clu s iv ely   f r o m   t h e  tr ain in g   s u b s et.   T h e  s am e  tr ain in g - d er iv ed   p ar am eter s   wer e  a p p li ed   u n c h an g e d   to   t h e  v alid atio n   an d   test   s u b s ets  to   p r ev en t  i n f o r m atio n   leak a g e.   T h e  f in al  in p u t  v ec t o r   co n t ain ed   h is to r ical  PV  p o wer ,   s o lar   ir r ad ian ce ,   am b ie n t  tem p er atu r e,   r elativ e   h u m id ity ,   win d   s p ee d ,   h o u r   o f   d ay ,   a n d   d a y   o f   y ea r .   T h e  2 5 , 8 4 2   r etain ed   o b s er v a tio n s   wer e  d iv id ed   c h r o n o lo g ically   with o u t  r an d o m   s h u f f lin g   in to   1 8 , 0 8 9   tr ain in g   o b s er v atio n s   ( 7 0 %),   3 , 8 7 6   v alid atio n   o b s er v atio n s   ( 1 5 %),   an d   3 , 8 7 7   test   o b s er v atio n s   ( 1 5 %).   Sli d in g   win d o ws  we r e  c o n s tr u cted   s ep ar ately   with in   ea ch   s u b s et.   E ac h   s am p le  u s ed   th e   p r e v io u s   24 - h o u r l y   o b s er v atio n s   as  in p u t  an d   th e   s u b s eq u en t  2 4   PV  p o wer   v alu es  as  th e  tar g et.   T h is   p r o d u ce d   1 8 , 0 4 2   tr ain in g   s eq u en ce s ,   3 , 8 2 9   v alid atio n   s eq u en ce s ,   an d   3 , 8 3 0   in d e p en d en t  test   s eq u en ce s ,   ass u m in g   co n tin u o u s   r ec o r d s   af ter   p r ep r o ce s s in g .           Fig u r e  4 .   C o m p lete  m eth o d o lo g y   o f   th e  p r o p o s ed   B ay esian - o p tim ized   L STM   f o r ec asti n g   f r am ewo r k       T h e  s elec ted   n etwo r k   co n tain e d   two   s tack ed   L STM   lay er s   w ith   5 0   u n its   ea ch ,   a  d r o p o u t  lay er   with   a  r ate  o f   0 . 2 0 ,   a n d   a  d en s e  o u t p u t  lay er   with   2 4   n eu r o n s ,   o n e  f o r   ea ch   h o u r   o f   th e  f o r ec as t  h o r izo n .   Fig u r e  5   s h o ws th e  im p lem en ted   ar c h itectu r e.   T h e  m o d el  was tr ain ed   u s in g   a  h y b r id   MSE – MA E   l o s s :     L   =  α · M SE   +  ( 1  −  α ) · M A E   ( 4 )     T h e  lo s s   weig h t  was  α   =  0 . 5 0 .   Ad am   o p tim izatio n   was  u s ed   with   a  lear n in g   r ate  o f   0 . 0 0 1   an d   a  b atch   s ize  o f   6 4 .   T r ain in g   was  p er m itted   f o r   a   m ax im u m   o f   1 5 0   ep o c h s ,   with   ea r ly   s to p p in g   p atien ce   o f   1 5   ep o c h s   an d   r esto r atio n   o f   th e  weig h ts   ass o ciate d   with   th e  lo west v alid atio n   lo s s .           Fig u r e  5 .   I m p lem en te d   a  two - l ay er   L STM   ar ch itectu r e   f o r   d i r ec t 2 4 - h o u r   PV p o wer   f o r ec a s tin g   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Po w  E lec  &   Dr i Sy s t     I SS N:   2088 - 8 6 9 4       B a ye s ia n - o p timiz ed   LS TM   n etw o r ks fo r   a cc u r a te   day - a h ea d   p h o to v o lta ic   …   ( E n a s   A li A h m ed )   2177   B ay esian   o p tim izatio n   was   im p lem en ted   with   Ker as T u n er .   A  Gau s s ian - p r o ce s s   s u r r o g ate   ap p r o x im ated   th e  v alid atio n   o b jectiv e,   an d   an   u p p e r - co n f i d en ce - b o u n d   ac q u is itio n   r u le   s elec ted   ca n d id ate  co n f ig u r atio n .   Fo r   m in im izati o n ,   th e  ac q u is itio n   s co r e  was e x p r ess ed   as   ( 5 ) :     a ( θ )   =  μ ( θ )   −   β· σ ( θ )   ( 5 )     wh er e  μ ( θ)   an d   σ ( θ)   a r e  th e  s u r r o g ate  m ea n   an d   u n ce r tain ty   f o r   c o n f ig u r atio n   θ,   r esp ec tiv ely ,   an d   β  =  2 . 6   co n tr o ls   ex p l o r atio n   v er s u s   e x p lo itatio n .   T h e  Gau s s ian - p r o ce s s   n o is e  p ar am eter   was  s et  to   1 0 ⁻⁴.   T h e  s ea r ch   b eg an   with   1 0   r an d o m   co n f ig u r atio n s   an d   ev alu ated   a  m a x im u m   o f   5 0   v alid   tr ials   u s in g   a   f ix ed   r an d o m   s ee d   o f   4 2 .   T h e  o p tim izatio n   o b je ctiv e  was  th e  v alid atio n   h y b r id   lo s s ,   an d   th e  in d ep en d en t  test   s u b s et  was  n o t   ac ce s s ed   d u r in g   tu n in g .       4.   E XP E R I M E N T A L   WO RK   AND  RE SUL T S   T h e  m o d el  was  im p lem en te d   u s in g   th e  s o f twar e  en v ir o n m en t  s u m m ar ize d   in   T ab le  1 .   All   co m p u tatio n s   u s ed   3 2 - b it  f lo a tin g - p o in t  p r ec is io n ,   ch r o n o lo g ical  d ata  lo ad in g ,   an d   r an d o m   s ee d   4 2 .   L in ea r   r eg r ess io n   an d   AR I MA   ( 2 , 1 , 2 )   wer e   u s ed   as  b aselin e  m et h o d s .   T h e  lin ea r   r eg r ess io n   m o d el  u s ed   th e  s am e   in p u t  v ar ia b les  an d   ch r o n o l o g ical  p ar titi o n s ,   wh ile  AR I MA   was  f itted   to   th e  PV  p o wer   s er ies  u s in g   th e  tr ain in g   p er io d   an d   s elec ted   u s in g   v alid atio n   p e r f o r m an ce .   L in ea r   r eg r ess io n   was  im p le m en ted   as  a   m u lti - o u tp u t  r eg r ess io n   m o d el.   E ac h   2 4 - h o u r   in p u t  win d o w,   co n t ain in g   s ev en   v ar iab les,  was  f latten ed   in to   a  1 6 8 - d im en s io n al  f ea tu r e  v e cto r ,   a n d   th e  m o d el  s im u ltan eo u s ly   g en er ated   th e  2 4 - h o u r ly   PV - p o wer   v alu es  o f   th e   s u b s eq u en t  d ay .   T h u s ,   th e  l in ea r   r eg r ess io n   b aselin e  u s ed   th e  s am e  in p u t  in f o r m at io n ,   ch r o n o l o g ical  p ar titi o n s ,   an d   2 4 - h o u r   p r e d ictio n   h o r iz o n   as  th e  p r o p o s ed   L STM .   AR I MA   was  im p lem e n ted   as  a  u n iv a r iate   AR I MA   ( 2 , 1 , 2 )   m o d el  u s in g   th e  h is to r ical  PV - p o wer   s er ie s .   T h e  m o d el  g en er ated   th e  s u b s eq u en t   2 4 - h o u r   f o r ec ast  r ec u r s iv ely :  ea ch   p r e d icted   h o u r l y   v alu e  was  in co r p o r ated   in to   th e  f o r ec asti n g   p r o ce s s   to   o b tain   th e  n ex t  p r e d ictio n   u n til  th e  c o m p lete  2 4 - h o u r   h o r izo n   was  p r o d u ce d .   T h e   o r d er   was  s elec ted   f r o m   ca n d id ate   co n f ig u r atio n s   u s in g   th e  lo we s t  v alid atio n   R MSE ,   with   th e  Ak aik e  in f o r m atio n   cr iter io n   u s ed   as  a  s ec o n d ar y   cr iter io n   wh e n   co n f ig u r atio n s   p r o d u ce d   s im ilar   v alid atio n   p er f o r m an ce .   T h e  A u g m en te d   Dick ey – Fu ller   test   was a p p lied   to   ass ess   s ta tio n ar ity .   T h e  o r i g in al  PV p o wer   s er ies wa s   f o u n d   to   b e   n o n - s tatio n ar y   at  th e  a d o p te d   s ig n if ican ce   lev el,   wh ile  f ir s t - o r d er   d if f er e n cin g   p r o d u ce d   a   s tatio n ar y   s er ies;   th er ef o r e,   d   =  1   was  u s ed .   T h e   AR I MA   m o d el  was  f itted   o n l y   to   th e  tr ain in g   p er io d ;   its   o r d er   was  s elec ted   u s in g   th e  v al id atio n   p er i o d ,   a n d   th e  in d ep e n d en t te s t p er io d   r e m ain ed   u n u s ed   u n til f in al  ev al u atio n   ( 2 , 1 , 2 ) ( , , ) = 1 .   Fo r ec asti n g   p er f o r m an ce   wa s   ev alu ated   u s in g   MA E ,   R MSE ,   MA PE,   an d   th e   co ef f icien t   o f   d eter m in atio n   ( R ²) .   MA E   r e p r esen ts   th e  av er ag e  ab s o lu te   d e v iatio n ,   wh er ea s   R MSE   ass ig n s   g r ea ter   weig h t  to   lar g e  er r o r s .   MA PE  was  co m p u ted   o n ly   f o r   o b s er v atio n s   wh o s e  m ea s u r ed   PV  p o wer   ex ce ed ed   5   k W   to   av o i d   in s tab ilit y   f r o m   n ig h ttime   o r   n ea r - ze r o   g en e r atio n .   MA PE  was  ca lcu lated   o n ly   f o r   in d e p en d en t - test   tar g et   v alu es  wh o s e  m ea s u r ed   PV  p o wer   ex ce ed e d   5   k W .   T h is   cu t o f f   co r r esp o n d s   to   1 % o f   t h e  5 0 0 - k W p   r ate d   p lan t  ca p ac ity   an d   was  s elec ted   to   p r ev en t  n i g h ttime   an d   n ea r - ze r o   g en er atio n   v alu es  f r o m   p r o d u cin g   d is p r o p o r tio n ately   lar g e  an d   n u m er ically   u n s tab le  p er ce n tag e  er r o r s .   T h e  in d ep e n d en t te s t set c o n tain ed   3 , 8 3 0   f o r ec asti n g   s eq u en c es,  ea ch   c o m p r is in g   2 4   tar g et  h o u r s ,   y i eld in g   9 1 , 9 2 0   ev alu ated   tar g e t  v alu es.  Of   th ese,   ap p r o x im ately   4 7 , 8 0 0   tar g et  v alu es,  co r r esp o n d in g   to   a p p r o x im ately   5 2 . 0 %,   h ad   m ea s u r ed   PV  p o wer   less   th an   o r   e q u al  to   5   k W   an d   we r e  ex clu d e d   f r o m   th e  MA PE  ca lcu latio n .   T h e  r e m ain in g   a p p r o x im ately   4 4 , 1 2 0   tar g et  v alu es  wer e  u s ed   to   ca lcu late  th e  r ep o r te d   MA PE  o f   8 . 3 %.  T h e  5 - kW   th r esh o ld   was  ap p lied   o n ly   to   MA PE;  all  9 1 , 9 2 0   tar g et  v alu e s   wer e  r etain ed   wh en   ca lc u latin g   MA E ,   R MSE ,   an d   R ². 2   On   t h e  in d ep en d en t  te s t  s e t ,   th e  p r o p o s e d   B ay es ia n - o p t im i ze d   L STM   ac h ie v ed   an   MA E   o f     1 5 . 2   k W ,   an   R MS E   o f   2 0 . 5   k W ,   a   M A PE   o f   8 . 3 %,   an d   an   R ²   o f   0 . 9 3   b a s ed   o n   th e   s e lec t ed   c o n f ig u r a tio n   in   T ab l e  2 .   L in e ar   r eg r e s s io n   p r o d u ce d   an   M AE   o f   2 5 . 4   k W ,   an   R M SE  o f   3 0 . 1   k W ,   a n d   a   MA PE  o f   1 2 . 5 %.   A R I M A   ( 2 ,   1,   2 )   ac h i ev ed   a n   MA E   o f   2 2 . 8   k W ,   an   R M SE  o f   2 7 . 6   k W ,   an d   a  M A P E   o f   1 1 . 0 %.  T ab l e  3   s u m m ar ize s   th es e  r es u l t s .   R elativ e  to   lin ea r   r eg r ess io n ,   t h e  p r o p o s ed   m o d el  r ed u ce d   MA E   b y   4 0 . 1 6 %,  R MSE   b y   3 1 . 8 9 %,  a n d   MA PE  b y   3 3 . 6 0 % ,  as  s h o w n   in   T a b le  4 .   C o m p ar ed   with   AR I MA ,   th e  co r r esp o n d in g   r ed u ctio n s   wer e   3 3 . 3 3 %,  2 5 . 7 2 %,  an d   2 4 . 5 5 % .   T h ese  ar e  co n tr o lled   co m p a r is o n s   b ased   o n   th e  s am e  d ataset,   ch r o n o lo g ical  test   in ter v al,   s am p lin g   r eso lu ti o n ,   an d   2 4 - h o u r   f o r ec ast h o r iz o n .   Fig u r e  6   p r esen ts   m ea s u r e d   a n d   p r ed icted   PV  p o wer   o v er   a   r ep r esen tativ e  9 6 - h o u r   in ter v al  f r o m   th e  in d ep en d en t  test   s u b s et.   T h e  m o d el  f o llo ws  th e  p r i n cip al  d aily   g en er atio n   p atter n   an d   r e p r o d u ce s   th e  m ain   r is in g   an d   f allin g   t r en d s .   T h e   lar g est  d ev iatio n s   o cc u r   n ea r   p ea k - g e n er atio n   p er io d s ,   wh er e  r ap id   ir r ad ian c e   ch an g es  p r o d u ce   s h ar p e r   v ar ia tio n s .   T h e  o n e - h o u r   s am p lin g   in ter v al  p r o v id es  2 4   o b s er v ati o n s   p er   d ay   a n d   is   alig n ed   with   th e  2 4 - s tep   d a y - ah ea d   p r e d ictio n   o b jectiv e.   I t  ca p tu r es  th e  d iu r n al  PV  g en e r atio n   p r o f ile  at  th e   tem p o r al  r eso lu tio n   u s ed   f o r   t h e  s ch ed u lin g - o r ien te d   ev alu at io n   in   th is   s tu d y .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 6 9 4   I n t J Po w  E lec  &   Dr i Sy s t ,  Vo l.  1 7 ,   No .   3 ,  Sep tem b er   20 2 6 :   2172 - 2 1 8 2   2178   T ab le  1 .   E x p er im en tal  s etu p   a n d   r ep r o d u cib ilit y   s ettin g s   I t e m   S e t t i n g   P V   i n s t a l l a t i o n   5 0 0 - k W p   g r i d - c o n n e c t e d   s y st e m,  M o s u l ,   I r a q   O b serv a t i o n   p e r i o d   1   Ja n u a r y   2 0 2 1 – 3 1   D e c e m b e r   2 0 2 3   S a mp l i n g   i n t e r v a l   1   h o u r   V a l i d   h o u r l y   o b ser v a t i o n s   2 5 , 8 4 2   Tr a i n i n g / v a l i d a t i o n / t e st   o b ser v a t i o n s   1 8 , 0 8 9 / 3 , 8 7 6 / 3 , 8 7 7   Tr a i n i n g / v a l i d a t i o n / t e st   se q u e n c e s   1 8 , 0 4 2 / 3 , 8 2 9 / 3 , 8 3 0   I n p u t / f o r e c a s t   h o r i z o n   2 4   h o u r s / 2 4   h o u r s   I n p u t   f e a t u r e s   P V   p o w e r ,   i r r a d i a n c e ,   t e m p e r a t u r e ,   h u mi d i t y ,   w i n d   sp e e d ,   h o u r ,   d a y   o f   y e a r   S o f t w a r e   P y t h o n   3 . 1 1 . 9 ;   Te n s o r F l o w   2 . 1 6 . 1 ;   K e r a s  3 . 3 . 3 ;   K e r a sT u n e r   1 . 4 . 7   O p t i mi z e r / l e a r n i n g   r a t e / b a t c h   si z e   A d a m / 0 . 0 0 1 / 6 4   M a x i m u m   e p o c h s / p a t i e n c e   1 5 0 / 1 5   I n i t i a l / m a x i m u m  B a y e s i a n   t r i a l s   1 0 / 5 0   R a n d o m s e e d   42   C h r o n o l o g i c a l   p a r t i t i o n   s i z e s   1 8 , 0 8 9 / 3 , 8 7 6 / 3 , 8 7 7   o b s e r v a t i o n s ( 7 0 %/ 1 5 %/ 1 5 %)   D a t a - a c q u i si t i o n   h a r d w a r e   P l a n t   s u p e r v i s o r y   mo n i t o r i n g   sy s t e m   a n d   c o - l o c a t e d   me t e o r o l o g i c a l   s t a t i o n ;   e x a c t   ma n u f a c t u r e r s a n d   m o d e l s   u n a v a i l a b l e   i n   t h e   r e t a i n e d   st u d y   r e c o r d s   Ex c l u d e d - r e c o r d   b r e a k d o w n   4 3 8   t i m e st a m p s e x c l u d e d   i n   t o t a l ;   c a t e g o r y - l e v e l   c o u n t s  u n a v a i l a b l e ;   i n t e r p o l a t e d   a n d   w i n s o r i z e d   v a l u e s   w e r e   r e t a i n e d       T ab le  2 .   B ay esian - o p tim izatio n   s ea r ch   s p ac e  an d   s elec ted   co n f ig u r atio n   H y p e r p a r a me t e r   S e a r c h   s p a c e   S e l e c t e d   v a l u e   LSTM   l a y e r s   1 – 3   2   U n i t s  p e r   l a y e r   32 – 1 2 8 ,   st e p   2   5 0 ,   5 0   D r o p o u t   r a t e   0 . 0 0 – 0 . 5 0   0 . 2 0   Le a r n i n g   r a t e   1 0 ⁻ ⁴ – 1 0 ⁻ ² ,   l o g a r i t h mi c   0 . 0 0 1   B a t c h   si z e   1 6 ,   3 2 ,   6 4 ,   1 2 8   64   I n p u t   w i n d o w   2 4 ,   4 8 ,   7 2   h o u r s   2 4   h o u r s   H y b r i d - l o ss w e i g h t   α   0 . 2 0 – 0 . 8 0   0 . 5 0       T ab le  3 .   T est - s et  p er f o r m an ce   o f   th e  p r o p o s ed   m o d el  an d   b aselin e  m eth o d s .   M e t h o d   M A E  ( k W )   ↓   R M S E   ( k W )   ↓   M A P E  ( %) ↓   R ² ↑   Li n e a r   r e g r e s si o n   2 5 . 4   3 0 . 1   1 2 . 5   0 . 8 5   A R I M A   ( 2 , 1 , 2 )   2 2 . 8   2 7 . 6   1 1 . 0   0 . 8 7   P r o p o se d   B O - LST M   1 5 . 2   2 0 . 5   8 . 3   0 . 9 3       T ab le  4 .   R elativ e  er r o r   r ed u ctio n   ac h iev e d   b y   th e  p r o p o s ed   m o d el   B a se l i n e   M A E  r e d u c t i o n   ( %)   R M S E   r e d u c t i o n   ( %)   M A P E  r e d u c t i o n   ( %)   Li n e a r   r e g r e s si o n   4 0 . 1 6   3 1 . 8 9   3 3 . 6 0   A R I M A   ( 2 , 1 , 2 )   3 3 . 3 3   2 5 . 7 2   2 4 . 5 5           Fig u r e  6 .   Ho u r ly   m ea s u r ed   an d   p r ed icted   PV g en er atio n   o v e r   a  r ep r esen tativ e  9 6 - h o u r   in te r v al  f r o m   th e  in d ep en d en t te s t su b s et       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Po w  E lec  &   Dr i Sy s t     I SS N:   2088 - 8 6 9 4       B a ye s ia n - o p timiz ed   LS TM   n etw o r ks fo r   a cc u r a te   day - a h ea d   p h o to v o lta ic   …   ( E n a s   A li A h m ed )   2179   T h e  p r e d ictio n - er r o r   d is tr ib u tio n   is   s h o wn   in   Fig u r e  7 .   Mo s t  r esid u als  ar e  co n ce n tr ate d   n ea r   ze r o ,   in d icatin g   n o   lar g e  s y s tem atic  p o s itiv e  o r   n e g ativ e  b ias.  A  s m aller   n u m b er   o f   lar g e r   r esid u als  o cc u r   d u r in g   h ig h - v a r iab ilit y   an d   p ea k - g en er atio n   p er io d s .   Fig u r e  8   c o m p ar es  th e  test - s et  MA E ,   R M S E ,   an d   MA PE  v alu es   o f   th e  th r ee   m eth o d s .   T h e  p r o p o s ed   m o d el  r ec o r d s   th e  lo west  er r o r   f o r   all  m etr ics.  T h e  im p r o v em e n t  o v e r   lin ea r   r eg r ess io n   d em o n s tr ate s   th e  b e n ef it  o f   n o n lin ea r   te m p o r al  m o d elin g ,   w h ile  th e   im p r o v em e n t  o v er   AR I MA   in d icate s   th at  th e  m u ltiv ar iate  L STM   ca p tu r es  r elat io n s h ip s   n o t  f u lly   r e p r esen ted   b y   a   co n v en tio n al   u n iv ar iate  tim e - s er ies m o d el.           Fig u r e  7 .   Dis tr ib u tio n   o f   p r ed i ctio n   r esid u als f o r   t h e  p r o p o s e d   B ay esian - o p tim ized   L STM   o n   th e  in d ep en d en t  test   s et           ( a)   ( b )     Fig u r e  8 .   T est - s et  p er f o r m a n c e  co m p ar is o n   o f   th e   p r o p o s ed   B O - L STM ,   lin ea r   r eg r ess io n ,   an d   AR I MA   ( 2 , 1 , 2 ) : ( a)   MA E   a n d   R MSE   a n d   ( b )   MA PE       T h e  lo wer   er r o r s   o f   th e  p r o p o s ed   m o d el  ar e  c o n s is ten t  with   its   ab ilit y   to   r ep r esen t  n o n lin ea r   tem p o r al  d ep en d en cies w h ile  jo in tly   p r o ce s s in g   PV p o wer ,   m eteo r o lo g ical  v ar ia b les,  an d   tem p o r al  in d icato r s .   L in ea r   r eg r ess io n   is   r estricte d   to   a  f ix ed   lin ea r   m ap p in g ,   wh er ea s   th e  AR I MA   ( 2 , 1 , 2 )   b aselin e  is   a  u n iv ar iate   tim e - s er ies m o d el  an d   th er ef o r e  d o es n o t d ir ec tly   ex p lo it th e  co m p lete  m u ltiv ar iab le  in p u t r ep r esen tatio n   u s ed   b y   th e   L STM .   T h e  tim e - s er ie s   an d   r esid u al  an aly s es  also   i d en tify   t h e  r e m ain in g   wea k n e s s   o f   th e  p r o p o s ed   m o d el.   Fo r ec asts   f o llo w  th e  p r in cip al  d aily   p r o f ile  o v er   m o s t  o f   th e  d is p lay ed   in ter v al,   b u t  lar g er   d ev iatio n s   o cc u r   ar o u n d   p ea k - g en e r atio n   an d   h ig h - v a r iab ilit y   p er io d s ,   wh er e  r ap id   ir r ad ia n ce   ch an g es  cr ea te  s h ar p er   tr an s itio n s .   C o n s eq u en tly ,   th e  r esu lts   d em o n s tr ate  im p r o v em en t  o n ly   r elativ e  to   th e  e v alu at ed   b aselin es  u n d er   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 6 9 4   I n t J Po w  E lec  &   Dr i Sy s t ,  Vo l.  1 7 ,   No .   3 ,  Sep tem b er   20 2 6 :   2172 - 2 1 8 2   2180   th e  s am e  s in g le - s ite  test   in ter v al  an d   s h o u ld   n o t   b e  in ter p r eted   as  u n iv er s al  s u p er io r ity   o v e r   all  m o d er n   f o r ec asti n g   ar c h itectu r es.  Ov e r all,   th e  r esu lts   in d icate   th at  th e  p r o p o s ed   B ay esian - o p tim ize d   L STM   im p r o v ed   d ay - ah ea d   PV  f o r ec asti n g   r el ativ e  to   th e  ev alu ated   b aselin es  u n d er   th e  s tu d ied   s in g le - s i te  co n d itio n s .   T h e   f in d in g s   a r e  lim ited   to   th e   e v alu ated   in s tallatio n ,   o b s er v a tio n   p er i o d ,   a n d   clim atic  co n d itio n s   in   M o s u l;  b r o ad e r   m u lti - s ite  v alid atio n   i s   r eq u ir ed   b ef o r e   g en e r aliza tio n   to   o th e r   PV sy s tem s   ca n   b e  estab lis h ed .       5.   CO NCLU SI O N   T h is   s tu d y   p r esen ted   a  B a y esian - o p tim ized   L STM   f r a m ewo r k   f o r   2 4 - h o u r - a h ea d   PV  p o wer   f o r ec asti n g   u s in g   s y n c h r o n iz ed   PV  an d   m eteo r o l o g ical  m ea s u r em en ts   f r o m   a  5 0 0 - k W p   g r id - co n n ec ted   in s tallatio n   in   Mo s u l,  I r aq .   T h e  ev alu atio n   u s ed   2 5 , 8 4 2   v a lid   h o u r ly   o b s er v atio n s   co llected   f r o m   1   J an u ar y   2 0 2 1   to   3 1   Dec em b e r   2 0 2 3 .   His to r ical  PV  p o wer ,   s o lar   ir r ad ian ce ,   am b ien t  tem p e r atu r e,   r elativ e  h u m id ity ,   win d   s p ee d ,   h o u r   o f   d a y ,   a n d   d a y   o f   y ea r   wer e  in te g r ated   with in   a  m u ltiv ar iate  s eq u en tial - lear n in g   f r am ewo r k .   C h r o n o lo g ical  tr ain in g ,   v alid atio n ,   an d   test   p ar titi o n s   wer e  em p lo y ed ,   an d   p r e p r o ce s s in g   p ar am eter s   wer e   esti m ated   f r o m   th e   tr ain in g   s u b s et  o n ly   to   r ed u ce   tem p o r al   leak ag e.   On   t h e  in d e p en d e n t  test   s et,   th e  m o d el  ac h ie v ed   an   M AE   o f   1 5 . 2   k W ,   an   R MSE   o f   2 0 . 5   k W ,   a  MA PE  o f   8 . 3 %,  an d   an   R ²  o f   0 . 9 3 .   R elativ e  to   lin ea r   r e g r ess io n ,   MA E ,   R MSE ,   an d   MA PE  wer e  r ed u ce d   b y   4 0 . 1 6 %,  3 1 . 8 9 %,  an d   3 3 . 6 0 %,  r esp ec tiv ely ;  r elativ e  to   AR I MA   ( 2 ,   1,   2 ) ,   th e  r ed u ctio n s   wer e  3 3 . 3 3 %,  2 5 . 7 2 %,  an d   2 4 . 5 5 %.  B ay esian   o p tim izatio n   p r o v id e d   a  s y s tem atic  p r o ce d u r e  f o r   s elec tin g   th e  L STM   ar ch itectu r e  a n d   t r ain in g   p a r am eter s ,   wh ile  th e  h y b r id   MSE – MA E   lo s s   b alan ce d   lar g e  d ev iatio n s   an d   av er ag e  er r o r .   T h e  f i n d in g s   s u p p o r t  th e   ef f ec tiv en ess   o f   th e   p r o p o s e d   f r am ewo r k   u n d e r   th e  ev al u ated   s in g le - s ite  co n d itio n s .   Fu tu r e  wo r k   s h o u l d   in v esti g ate  m u lti - s ite  an d   cr o s s - clim ate  v alid atio n ,   p r o b a b i lis tic  p r ed ictio n   in te r v als,  r e p ea ted - r u n   s tatis tica l   an aly s is ,   ad d itio n al  d ee p - lear n in g   b aselin es,  an d   r ea l - tim e  d e p lo y m en t i n   PV e n er g y - m an a g em en t sy s tem s .       F UNDING   I NF O R M A T I O N   Au th o r s   s tate  n o   f u n d in g   in v o lv ed .       AUTHO R  CO NT RI B UT I O NS ST A T E M E N T   T h is   jo u r n al  u s es  th e  C o n tr ib u to r   R o les  T ax o n o m y   ( C R ed iT)   to   r ec o g n ize  in d iv id u al  au th o r   co n tr ib u tio n s ,   r ed u ce   au th o r s h ip   d is p u tes,  an d   f ac ilit ate   co llab o r atio n .       Na m e  o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   E n as Ali  Ah m ed   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓     ✓   ✓   ✓   ✓     ✓     Mu n a  Hass an   Hu s s ein   ✓   ✓     ✓   ✓   ✓   ✓   ✓     ✓           Ab d u lk r ee m   Mo h am m ed   Salih   ✓   ✓     ✓   ✓   ✓   ✓       ✓       ✓   ✓     C   :    C o n c e p t u a l i z a t i o n   M   :    M e t h o d o l o g y   So   :    So f t w a r e   Va   :    Va l i d a t i o n   Fo   :    Fo r mal   a n a l y s i s   I   :    I n v e s t i g a t i o n   R   :    R e so u r c e s   D   :   D a t a   C u r a t i o n   O   :   W r i t i n g   -   O r i g i n a l   D r a f t   E   :   W r i t i n g   -   R e v i e w   &   E d i t i n g   Vi   :    Vi su a l i z a t i o n   Su   :    Su p e r v i s i o n   P   :    P r o j e c t   a d mi n i st r a t i o n   Fu   :    Fu n d i n g   a c q u i si t i o n         CO NF L I C T   O F   I N T E R E S T   ST A T E M E NT   Au th o r s   s tate  n o   co n f lict o f   in t er est.       DATA AV AI L AB I L I T Y   T h e  d ata  th at  s u p p o r t  th e  f in d in g s   o f   th is   s tu d y   ar e  av ailab le  f r o m   th e  co r r esp o n d in g   a u th o r ,   E n as   Ali  Ah m ed ,   u p o n   r ea s o n ab l e  r eq u est.  T h e   d ataset  co n s is ts   o f   s y n ch r o n ize d   p h o to v o ltaic  p o wer   an d   m eteo r o lo g ical  m ea s u r em en ts   co llected   f r o m   th e   5 0 0 - k W p   g r id - c o n n ec ted   p h o to v o ltaic  in s tallatio n   an d   th e   co - lo ca ted   m eteo r o lo g ical  s tatio n   in   Mo s u l,  I r aq ,   f o r   th e  p er io d   f r o m   1   J an u a r y   2 0 2 1   to   3 1   Dec em b er   2 0 2 3 .   T h e  d ata  ar e  n o t c u r r en tly   d ep o s ited   in   a  p u b lic  r ep o s ito r y .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Po w  E lec  &   Dr i Sy s t     I SS N:   2088 - 8 6 9 4       B a ye s ia n - o p timiz ed   LS TM   n etw o r ks fo r   a cc u r a te   day - a h ea d   p h o to v o lta ic   …   ( E n a s   A li A h m ed )   2181   RE F E R E NC E S   [ 1 ]   Q .   H a ssa n   e t   a l . ,   “ Th e   r e n e w a b l e   e n e r g y   r o l e   i n   t h e   g l o b a l   e n e r g y   t r a n sf o r m a t i o n s,”   Re n e w a b l e   En e rg y   F o c u s ,   v o l .   4 8 ,   p .   1 0 0 5 4 5 ,   M a r .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . r e f . 2 0 2 4 . 1 0 0 5 4 5 .   [ 2 ]   F .   R o z o n ,   C .   M c G r e g o r ,   a n d   M .   O w e n ,   “ L o n g - t e r m  f o r e c a st i n g   f r a mew o r k   f o r   r e n e w a b l e   e n e r g y   t e c h n o l o g i e s’   i n st a l l e d   c a p a c i t y   a n d   c o s t s f o r   2 0 5 0 , ”   En e rg i e s ,   v o l .   1 6 ,   n o .   1 9 ,   p .   6 8 7 4 ,   S e p .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e n 1 6 1 9 6 8 7 4 .   [ 3 ]   M .   B o šn j a k o v i ć ,   M .   S t o j k o v ,   M .   K a t i n i ć ,   a n d   I .   L a c k o v i ć ,   “ Ef f e c t s   o f   e x t r e me  w e a t h e r   c o n d i t i o n s  o n   P V   s y st e ms , ”   S u s t a i n a b i l i t y ,  v o l .   1 5 ,   n o .   2 2 ,   p .   1 6 0 4 4 ,   N o v .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s u 1 5 2 2 1 6 0 4 4 .   [ 4 ]   E.   Ej u h   C h e ,   K .   R o l a n d   A b e n g ,   C .   D .   I w e h ,   G .   J.  Tse k o u r a s ,   a n d   A .   F o p a h - Le l e ,   “ T h e   i m p a c t   o f   i n t e g r a t i n g   v a r i a b l e   r e n e w a b l e   e n e r g y   s o u r c e s  i n t o   g r i d - c o n n e c t e d   p o w e r   s y st e ms:   c h a l l e n g e s ,   m i t i g a t i o n   st r a t e g i e s ,   a n d   p r o s p e c t s ,”  En e rg i e s ,   v o l .   1 8 ,   n o .   3 ,   p .   6 8 9 ,   F e b .   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e n 1 8 0 3 0 6 8 9 .   [ 5 ]   J.  A n t o n a n z a s ,   N .   O so r i o ,   R .   Es c o b a r ,   R .   U r r a c a ,   F .   J.   M a r t i n e z - de - P i s o n ,   a n d   F .   A n t o n a n z a s - T o r r e s,   “ R e v i e w   o f   p h o t o v o l t a i c   p o w e r   f o r e c a s t i n g , ”   S o l a r  En e r g y ,   v o l .   1 3 6 ,   p p .   7 8 – 1 1 1 ,   O c t .   2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . s o l e n e r . 2 0 1 6 . 0 6 . 0 6 9 .   [ 6 ]   S .   E.   H a u p t ,   P .   A .   Ji m é n e z ,   J.  A .   Le e ,   a n d   B .   K o so v i ć ,   “ P r i n c i p l e s  o f   met e o r o l o g y   a n d   n u m e r i c a l   w e a t h e r   p r e d i c t i o n , ”   i n   Re n e w a b l e   E n e r g y   F o rec a s t i n g ,   E l se v i e r ,   2 0 1 7 ,   p p .   3 – 2 8 .   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / B 9 7 8 - 0 - 08 - 1 0 0 5 0 4 - 0 . 0 0 0 0 1 - 9.   [ 7 ]   S .   A l - D a h i d i   e t   a l . ,   “ F o r e c a s t i n g   so l a r   p h o t o v o l t a i c   p o w e r   p r o d u c t i o n :   A   c o m p r e h e n si v e   r e v i e w   a n d   i n n o v a t i v e   d a t a - d r i v e n   mo d e l i n g   f r a mew o r k , ”   E n e r g i e s ,   v o l .   1 7 ,   n o .   1 6 ,   p .   4 1 4 5 ,   A u g .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e n 1 7 1 6 4 1 4 5 .   [ 8 ]   M .   A b d e l sa t t a r ,   A .   A b d e l M o e t y ,   a n d   A .   Em a d - E l d e e n ,   “ A d v a n c e d   mac h i n e   l e a r n i n g   t e c h n i q u e s   f o r   p r e d i c t i n g   p o w e r   g e n e r a t i o n   a n d   f a u l t   d e t e c t i o n   i n   s o l a r   p h o t o v o l t a i c   s y st e ms,”   N e u r a l   C o m p u t i n g   a n d   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   3 7 ,   n o .   1 5 ,   p p .   8 8 2 5 – 8 8 4 4 ,   M a y   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s0 0 5 2 1 - 0 2 5 - 1 1 0 3 5 - 6.   [ 9 ]   I .   D .   M i e n y e ,   T .   G .   S w a r t ,   a n d   G .   O b a i d o ,   “ R e c u r r e n t   n e u r a l   n e t w o r k s:   a   c o m p r e h e n si v e   r e v i e w   o f   a r c h i t e c t u r e s,   v a r i a n t s ,   a n d   a p p l i c a t i o n s , ”   I n f o rm a t i o n ,   v o l .   1 5 ,   n o .   9 ,   p .   5 1 7 ,   A u g .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / i n f o 1 5 0 9 0 5 1 7 .   [ 1 0 ]   E.   S a r mas ,   E.   S p i l i o t i s,  E.   S t a ma t o p o u l o s,  V .   M a r i n a k i s,   a n d   H .   D o u k a s,  “ S h o r t - t e r m  p h o t o v o l t a i c   p o w e r   f o r e c a st i n g   u s i n g   me t a - l e a r n i n g   a n d   n u mer i c a l   w e a t h e r   p r e d i c t i o n   i n d e p e n d e n t   L o n g   S h o r t - Te r m  M e m o r y   mo d e l s, ”   Re n e w a b l e   En e rg y ,   v o l .   2 1 6 ,   p .   1 1 8 9 9 7 ,   N o v .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . r e n e n e . 2 0 2 3 . 1 1 8 9 9 7 .   [ 1 1 ]   S .   H o c h r e i t e r   a n d   J .   S c h m i d h u b e r ,   “ Lo n g   sh o r t - t e r m  m e m o r y , ”   N e u r a l   C o m p u t a t i o n ,   v o l .   9 ,   n o .   8 ,   p p .   1 7 3 5 – 1 7 8 0 ,   N o v .   1 9 9 7 ,   d o i :   1 0 . 1 1 6 2 / n e c o . 1 9 9 7 . 9 . 8 . 1 7 3 5 .   [ 1 2 ]   J.  W a n g ,   J .   X u ,   a n d   X .   W a n g ,   “ C o m b i n a t i o n   o f   h y p e r b a n d   a n d   B a y e si a n   o p t i m i z a t i o n   f o r   h y p e r p a r a met e r   o p t i mi z a t i o n   i n   d e e p   l e a r n i n g , ”   a r Xi v ,   J a n .   2 0 1 8 ,   [ O n l i n e ] .   A v a i l a b l e :   h t t p : / / a r x i v . o r g / a b s / 1 8 0 1 . 0 1 5 9 6   [ 1 3 ]   D .   Y a n g ,   J .   K l e i s s l ,   C .   A .   G u e y m a r d ,   H .   T .   C .   P e d r o ,   a n d   C .   F .   M .   C o i m b r a ,   “ H i s t o r y   a n d   t r e n d s   i n   s o l a r   i r r a d i a n c e   a n d   P V   p o w e r   f o r e c a s t i n g :   A   p r e l i m i n a r y   a s s e s s m e n t   a n d   r e v i e w   u s i n g   t e x t   m i n i n g , ”   S o l a r   E n e r g y ,   v o l .   1 6 8 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . s o l e n e r . 2 0 1 7 . 1 1 . 0 2 3 .   [ 1 4 ]   J.  Z h a n g ,   R .   V e r s c h a e ,   S .   N o b u h a r a ,   a n d   J . - F .   L a l o n d e ,   “ D e e p   p h o t o v o l t a i c   n o w c a s t i n g , ”   S o l a r  En e rg y ,   v o l .   1 7 6 ,   p p .   2 6 7 – 2 7 6 ,   D e c .   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . s o l e n e r . 2 0 1 8 . 1 0 . 0 2 4 .   [ 1 5 ]   M .   P .   A l mei d a ,   M .   M u ñ o z ,   I .   d e   l a   P a r r a ,   a n d   O .   P e r p i ñ á n ,   “ C o m p a r a t i v e   st u d y   o f   P V   p o w e r   f o r e c a s t   u s i n g   p a r a me t r i c   a n d   n o n p a r a m e t r i c   P V   mo d e l s, ”   S o l a r   E n e rg y ,   v o l .   1 5 5 ,   p p .   8 5 4 – 8 6 6 ,   O c t .   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . so l e n e r . 2 0 1 7 . 0 7 . 0 3 2 .   [ 1 6 ]   V .   A r u m u g a m   a n d   V .   N a t a r a j a n ,   “ T i me   seri e s   mo d e l i n g   a n d   f o r e c a s t i n g   u s i n g   a u t o r e g r e ss i v e   i n t e g r a t e d   m o v i n g   a v e r a g e   a n d   sea s o n a l   a u t o r e g r e ss i v e   i n t e g r a t e d   m o v i n g   a v e r a g e   mo d e l s ,”  I n s t ru m e n t a t i o n   M e su r e   Mé t r o l o g i e ,   v o l .   2 2 ,   n o .   4 ,   p p .   1 6 1 – 1 6 8 ,   A u g .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 8 2 8 0 / i 2 m. 2 2 0 4 0 4 .   [ 1 7 ]   D .   M a r k o v i c s   a n d   M .   J .   M a y e r ,   “ C o m p a r i s o n   o f   m a c h i n e   l e a r n i n g   m e t h o d s   f o r   p h o t o v o l t a i c   p o w e r   f o r e c a s t i n g   b a s e d   o n   n u m e r i c a l   w e a t h e r   p r e d i c t i o n , ”   R e n e w a b l e   a n d   S u s t a i n a b l e   E n e r g y   R e v i e w s ,   v o l .   1 6 1 ,   p .   1 1 2 3 6 4 ,   J u n .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . r s e r . 2 0 2 2 . 1 1 2 3 6 4 .   [ 1 8 ]   M .   J.  M a y e r ,   “ B e n e f i t s  o f   p h y si c a l   a n d   ma c h i n e   l e a r n i n g   h y b r i d i z a t i o n   f o r   p h o t o v o l t a i c   p o w e r   f o r e c a s t i n g , ”   Re n e w a b l e   a n d   S u s t a i n a b l e   E n e rg y   R e v i e w s ,   v o l .   1 6 8 ,   p .   1 1 2 7 7 2 ,   O c t .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . r ser.2 0 2 2 . 1 1 2 7 7 2 .   [ 1 9 ]   J.  G a b o i t a o l e l w e ,   A .   M .   Zu n g e r u ,   A .   Y a h y a ,   C .   K .   L e b e k w e ,   D .   N .   V i n o d ,   a n d   A .   O .   S a l a u ,   “ M a c h i n e   l e a r n i n g   b a s e d   s o l a r   p h o t o v o l t a i c   p o w e r   f o r e c a s t i n g :   a   r e v i e w   a n d   c o m p a r i s o n , ”   I EEE   Ac c e ss ,   v o l .   1 1 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 3 . 3 2 7 0 0 4 1 .   [ 2 0 ]   C .   V o y a n t   e t   a l . ,   “ M a c h i n e   l e a r n i n g   met h o d s  f o r   s o l a r   r a d i a t i o n   f o r e c a s t i n g :   A   r e v i e w , ”   R e n e w a b l e   En e rg y ,   v o l .   1 0 5 ,   p p .   5 6 9 – 5 8 2 ,   M a y   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . r e n e n e . 2 0 1 6 . 1 2 . 0 9 5 .   [ 2 1 ]   J.  P o l o ,   N .   M a r t í n - C h i v e l e t ,   M .   A l o n s o - A b e l l a ,   C .   S a n z - S a i z ,   J.   C u e n c a ,   a n d   M .   d e   l a   C r u z ,   “ Ex p l o r i n g   t h e   P V   p o w e r   f o r e c a st i n g   a t   b u i l d i n g   f a ç a d e s   u s i n g   g r a d i e n t   b o o st i n g   me t h o d s,”   E n e r g i e s ,   v o l .   1 6 ,   n o .   3 ,   p .   1 4 9 5 ,   F e b .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e n 1 6 0 3 1 4 9 5 .   [ 2 2 ]   S .   M .   A l - S e l w i   e t   a l . ,   “ R N N - LST M :   F r o m a p p l i c a t i o n s t o   m o d e l i n g   t e c h n i q u e s a n d   b e y o n d — S y st e ma t i c   r e v i e w , ”   J o u r n a l   o f   K i n g   S a u d   U n i v e rsi t y   -   C o m p u t e r  a n d   I n f o r m a t i o n   S c i e n c e s ,   v o l .   3 6 ,   n o .   5 ,   p .   1 0 2 0 6 8 ,   Ju n .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . j k s u c i . 2 0 2 4 . 1 0 2 0 6 8 .   [ 2 3 ]   M .   A sl a m,   S . - J.   L e e ,   S . - H .   K h a n g ,   a n d   S .   H o n g ,   “ Tw o - s t a g e   a t t e n t i o n   o v e r   LSTM   w i t h   B a y e s i a n   o p t i mi z a t i o n   f o r   d a y - a h e a d   s o l a r   p o w e r   f o r e c a s t i n g , ”   I EEE   Ac c e ss ,   v o l .   9 ,   p p .   1 0 7 3 8 7 – 1 0 7 3 9 8 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 1 . 3 1 0 0 1 0 5 .   [ 2 4 ]   S .   M a l a k a r   e t   a l . ,   “ D e e p - l e a r n i n g - b a s e d   a d a p t i v e   m o d e l   f o r   s o l a r   f o r e c a st i n g   u si n g   c l u st e r i n g , ”   E n e rg i e s ,   v o l .   1 5 ,   n o .   1 0 ,   p .   3 5 6 8 ,   M a y   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e n 1 5 1 0 3 5 6 8 .   [ 2 5 ]   Y .   Y u ,   J.  C a o ,   a n d   J.  Zh u ,   “ A n   LS TM   s h o r t - t e r m  s o l a r   i r r a d i a n c e   f o r e c a st i n g   u n d e r   c o m p l i c a t e d   w e a t h e r   c o n d i t i o n s , ”   I EE E   Ac c e ss ,   v o l .   7 ,   p p .   1 4 5 6 5 1 – 1 4 5 6 6 6 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 1 9 . 2 9 4 6 0 5 7 .   [ 2 6 ]   R .   T u r n e r   e t   a l . ,   “ B a y e si a n   o p t i mi z a t i o n   i s su p e r i o r   t o   r a n d o m   se a r c h   f o r   m a c h i n e   l e a r n i n g   h y p e r p a r a me t e r   t u n i n g :   A n a l y s i s o f   t h e   B l a c k - B o x   O p t i m i z a t i o n   C h a l l e n g e   2 0 2 0 , ”   Pr o c e e d i n g s  o f   M a c h i n e   L e a rn i n g   Re s e a rc h ,   v o l .   1 3 3 ,   p p .   3 – 2 6 ,   2 0 2 0 .   [ 2 7 ]   J.  S u m i t h r a ,   J .   C .   V i n i t h a ,   M .   J .   S u g a n y a ,   M .   A n u r a d h a ,   P .   S i v a k u m a r ,   a n d   R .   B a l a j i ,   “ M a c h i n e   l e a r n i n g   t e c h n i q u e s  f o r   s o l a r   e n e r g y   g e n e r a t i o n   p r e d i c t i o n   i n   p h o t o v o l t a i c   sy s t e ms , ”   I n t e r n a t i o n a l   J o u rn a l   o f   P o w e r  E l e c t r o n i c s  a n d   D ri v e   S y st e m s  ( I J PED S ) ,  v o l .   1 6 ,   n o .   3 ,   p .   2 0 5 5 ,   S e p .   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j p e d s. v 1 6 . i 3 . p p 2 0 5 5 - 2 0 6 2 .   [ 2 8 ]   Z.   H o u   a n d   Y .   Z h a n g ,   “ A   n o v e l   p h o t o v o l t a i c   p o w e r   f o r e c a st i n g   a p p r o a c h   u s i n g   RF ,  LS TM   w i t h   V M D   d e c o mp o s i t i o n , ”   2 0 2 4 .   d o i :   1 0 . 2 1 3 9 / ssr n . 4 8 3 1 1 3 3 .   [ 2 9 ]   H .   T.   C .   P e d r o   a n d   C .   F .   M .   C o i mb r a ,   “ A ssess me n t   o f   f o r e c a s t i n g   t e c h n i q u e s  f o r   so l a r   p o w e r   p r o d u c t i o n   w i t h   n o   e x o g e n o u s   i n p u t s, ”   S o l a r E n e r g y ,   v o l .   8 6 ,   n o .   7 ,   p p .   2 0 1 7 – 2 0 2 8 ,   Ju l .   2 0 1 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . s o l e n e r . 2 0 1 2 . 0 4 . 0 0 4 .   [ 3 0 ]   A .   M e l l i t   a n d   S .   A .   K a l o g i r o u ,   “ A r t i f i c i a l   i n t e l l i g e n c e   t e c h n i q u e s   f o r   p h o t o v o l t a i c   a p p l i c a t i o n s:   A   r e v i e w , ”   Pr o g r e ss   i n   En e r g y   a n d   C o m b u st i o n   S c i e n c e ,   v o l .   3 4 ,   n o .   5 ,   p p .   5 7 4 – 6 3 2 ,   O c t .   2 0 0 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . p e c s. 2 0 0 8 . 0 1 . 0 0 1 .   [ 3 1 ]   M .   F .   A l s a r r a j ,   Y .   E .   A h m e d ,   S .   B .   E z z a t ,   a n d   J .   P a s u p u l e t i ,   “ M o d e l i n g   a n d   o p t i m i z a t i o n   o f   s o l a r   p a n e l   c o o l i n g   u s i n g   m a c h i n e   l e a r n i n g   a n d   d e e p   l e a r n i n g   t e c h n i q u e s , ”   N T U   J o u r n a l   o f   R e n e w a b l e   E n e r g y ,   v o l .   1 0 ,   n o .   1 ,   p p .   1 – 1 0 ,   2 0 2 6 ,   d o i :   1 0 . 5 6 2 8 6 / z c z e m r 0 4 .   [ 3 2 ]   N .   W a l e e d ,   R .   K .   A n t a r ,   a n d   A .   A .   A .   A l - K a r a k c h i ,   “ S o l a r   p o w e r   l o a d   e n e r g y   ma n a g e m e n t   sy s t e m   –   A   r e v i e w , ”   i n   1 st   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   S u st a i n a b l e   D e v e l o p m e n t   T e c h n i q u e s  ( I C S D T 2 0 2 2 )   -   AI P   C o n f e r e n c e   Pr o c e e d i n g s ,   2 0 2 3 ,   p .   0 2 0 0 1 7 .   d o i :   1 0 . 1 0 6 3 / 5 . 0 1 7 1 7 3 2 .   [ 3 3 ]   N .   W a l e e d ,   A .   A .   A .   A l - K a r a k c h i ,   a n d   R .   K .   A n t a r ,   “ D e s i g n   a n d   p o w e r   l o a d   ma n a g e m e n t   o f   P V - b a t t e r y - g r i d   sy s t e m , ”   i n   2 nd   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   Re n e w a b l e   E n e rg y   ( I C RE2 0 2 2 )   -   AI P   C o n f e r e n c e   Pr o c e e d i n g s ,   2 0 2 4 ,   p .   0 2 0 0 2 2 .   d o i :   1 0 . 1 0 6 3 / 5 . 0 1 8 1 7 1 4 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.