TY -的A2温Huiqing盟——Icel亚盟——麻美,穆罕默德萨利赫盟——Bugutekin Abdulcelil盟——Gursoy穆罕默德·伊斯梅尔PY - 2019 DA - 2019/04/10 TI -光伏面板效率与人工神经网络估计:Adiyaman样品,马拉蒂亚,和桑尼乌法SP - 6289021六世- 2019 AB -光伏板产生的电能的数量取决于空气温度,湿度,风速,光伏模块的温度,尤其是太阳能辐射。意识到面板的行为模式中使用项目和规划光伏应用程序将设定一个现实的工作费用的形式;因此,将避免错误的投资,国家预算将受益于附加值。评级从光伏板获得力量和环境因素是测量和记录一年的测量站建立在三个不同的地区(Adiyaman-Malatya-Sanliurfa)。在发达的人工神经网络模型,估算精度为99.94%。此外,通过通用董事会气象的数据作为参考,人工神经网络模型被使用的数据来自Adiyaman省开发培训;通过使用马拉蒂亚和桑尼乌法作为测试数据,估算精度达到99.57%。人工神经网络模型的开发研究的结果,光伏能源系统所需的能源效率建立利用气象参数如温度、湿度、风力和太阳辐射各个地区在世界任何地方可以估计精度高。SN - 1110 - 662 - 2019/6289021 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2019/6289021——摩根富林明——国际期刊Photoenergy PB - Hindawi KW - ER