Artificial neural networks (ANNs) have become key methods for achieving global climate goals. The applications of ANNs to renewable energies such as solar, wind, and tidal energy were studied.
Authors and Year |
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ANN Type and Structure | Authors | Journal | and YearCountry/ Region |
ANN Type and Structure | I/O Setting |
Activation Function | Notes | ||
Journal | Country/ | Region | I/O Setting | Activation Function | Notes | Input | Output | ||
- | |||||||||
Trained by BP algorithm | |||||||||
Authors and Year |
ANN Type and Structure |
Journal | Country/ Region |
I/O Setting | Activation Function | Notes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Input | Output | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Input | Output | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
1 | [44][61] | Multilayer Perceptron (MLP) 3-4-1 |
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1 | [74] | Renewable Energy | [89] | Muppandal, India |
Wind speed (W | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
1 | [104][119] | RBF 6-11-24 RBF 6-15-24 |
ANN 28-15-4 28-9-4 | s | ), relative humidity (RH), | Solar Energy |
28-4-4 Huazhong, Chinageneration hours |
G (t + 1), WsEnergy output of wind farms | 28-7-4 (t + 1), Tair (t + 1), RH (t + 1), t, power (Pw) (t) | Pw1 (t + 1), Pw2 (t + 1), …, Pw24 (t + 1)logsig (hidden layer) purelin (output layer) |
Trained by BP algorithm Input data normalized to [0, 1] |
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- | k-fold (validation) | Journal of Atmospheric and Oceanic Technology | Gulf of Maine, Gulf of Alaska, Gulf of Mexico | 7 days of significant H | Input and output data | 6, 12, 18, 24 h forecast | logsig (hidden and output layer) normalized to [0, 1] |
Input data normalized to [0, 1] Conjugate gradient algorithm with Fletcher–Reeves is adopted |
2 | [45][62] | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
2 | [75][ | ANN 4-X-2 |
Renewable Energy | 90Turkey | ] | MLP 2-3-1Longitude (lon), latitude (lat), altitude (A), measurement height |
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2 | [ | W | 105][120]Renewable Energy | s | Jaen, Spain | , related power | MLP 3-5-5-2G, module cell temperature (TC) |
G, ambient temperature (Ta)logsig (hidden and output layer) |
OceanTrained by BP algorithm Input and Output data normalized to [0, 1] |
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- | Trained by LM BP | algorithm | Engineering | Bombay, India | Deep water wave height (Ho), wave energy period (Te) |
Breaking wave height (Hb), water depth at the time of breaking (db) | sigmoid (output layer) |
Trained by BP algorithm Input and output data normalized to [0, 1] |
3 | [46][63] | MLP | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
3 | 5-10-5-1 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
3 | [76][91 | [106 | Renewable Energy | ] | MLP 3-3-1 MLP Turkey |
4-3-1 | Energy | ][Corsica Island, France Bastia AjaccioWs, month (M) |
121] | MLP 48-97-24RH, sunshine duration (S), nebulosity (Y) |
Ocean Engineering Y, S, P, differential pressure (DGP)Ws |
Global radiation |
Ireland | 48 h history wave parameters(GR) |
H and zero-up- crossing peak wave period (Tlogsig (hidden layer) purelin (output layer) |
ptansig (hidden layer)Resilient propagation (RP) algorithm was adopted |
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purelin (output layer) | ) over hourly intervals from 1 h to 24 h | logsig | (hidden layer) | purelin (output layer) | Trained by LM algorithm Input data normalized to [−1, 1] 80% data used for training, 10% for validation, and 10% used for testing |
Trained by resilient BP algorithm | 4 | [47][64] | Radial Basis Function (RBF) 1-7-2 |
Renewable and Sustainable Energy Reviews |
Iran | Ws | Proportional and integral (PI) gains | - | Use Gaussian function for hidden layer Gravitational search algorithm (GSA) is adopted |
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4 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
4 | [77][92] | [107][122]MLP 8-3-1 |
Solar Energy | Ajaccio, Corsica Island, France |
Clearness index (K | MLP 6-5-1 |
Proceedings of the Institution of Civil Engineers-Maritime EngineeringT) KTt−1, KTt−2, KTt−3, KTt−4, KTt−5, KTt−6, KTt−7, KTt−8 |
Daily global solar radiation (GSR) |
purelin (output layer) | Anzali, Iran | H, Tp | Energy flux (Fe) over horizon of 1 to 12 hTrained by LM algorithm |
sigmoid (output layer) Use Gaussian function for hidden layer Input data normalized to [0, 1] 80% data used for training, 10% for validation, and 10% used for testing |
Conjugate gradient algorithm is adopted 80% data used for training and 20% used for testing |
5 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
5 | [48][65] | [78][93]MLP 3-(2-100)-24 |
MLPRenewable Energy | Medina city, Saudi Arabia |
Mean daily Ws | 3-11-17-24Ws prediction of the next day |
tansig | Solar Energy |
Trieste, Italia | G, Tair, hour or day (t) | G1 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
5 | [108][123] | MLP 2-4-3 MLP 4-4-4 | (t + 1), G | 2 | (t + 1), …, G | 24 (t + 1) | (hidden layer) purelin (output layer) |
Input data normalized to [0, 1] Trained by Levenberg–Marquardt (LM) BP algorithm Compared and outperforms support vector machine (SVM) SVM used Gaussian kernel 2000 days used for training and 728 days used for testing |
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Ocean | - | Engineering | Trained by LM BP | Algorithm k-fold validation | Karwar, India | Ws | 3-hourly values of H and average cross-period Input and output data normalized to [−1, 1] |
- | Trained by BP algorithm 80% data used for training and 20% data used for testing |
6 | [49][66] | MLP 6-7-5-1 MLP 4-7-5-1 |
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6 | [79][94] | RBFN (2-3-4)- (4-5-7)-1 MLP (2-3-4)- (2-3-5)-1 | Renewable and Sustainable Energy Reviews |
Alberta, Canada |
Wind power (Wp) WP1 (t − 1), WP1 (t − 2), WP1 (t − 3), WP1 (t − 4), WP1 (t − 5), WP1 (t − 6) |
Short-term forecasting of the Wp time series | tansig | Energy |
Al-Medina, Saudi Arabia | T | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
6 | [109][124] | Deep Neural Network (DNN) 6-64-32-32-1 |
Ocean | air | , S, RH, t | Engineering | Pacific and Atlantic coasts and the Gulf of Mexico |
H, Te, Fe, weighted average period, Tp, Ws, WdDaily global solar radiation (hidden layer) purelin (output layer) |
Input data normalized to [−1, 1] Imperialist competitive algorithm (ICA), GA, and particle swarm optimization (PSO) are employed for training the neural network 1200 data used for training and 168 data used for testing |
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(G | D | ) | - | 1460 data used for training and 365 data used for testing | F | e, Te, H | - | SCG BP algorithm is adopted Input data normalized to [0, 1] 75% data used for training and 25% data used for testing |
7 | [50][67] | ANN | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
7 | 2-(16-32)-(16-32)-1 | Renewable Energy | Coquimbo, Chile | W | s, wind direction (Wd) |
Turbine power | - | ADAM algorithm is adopted 103,308 data used for training and 52,560 data used for testing |
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7 | [80][95] | MLP | [110][125] 6-5-1 |
MLP 3-300-300-2Applied Energy |
Turkey | lat, lon, A, M, S, T | G | logsig (hidden layer) | Ocean Engineering |
Lake Michigan, United Sates of America | Wind field, db, ice coverageTrained by BP algorithm SCG, Pola–Ribiere conjugate gradient (CGP), and LM algorithms are adopted |
H, Te Input and output data normalized to [−1, 1] |
ReLU (hidden layer) |
Stochastic gradient-based algorithm is adopted 80% data used for training and 20% data used for testing |
8 | [51][68] | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
8 | [111][126 | RBF | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
8 | [81][96]] | 2-3-1 MLP 2-4-1 ADALINE 2-4-1 |
Applied Energy | North Dakota, USA | Mean hourly Ws | MLP Forecast value of next hourly average Ws |
- | 3-20-1 | Renewable and |
MLP 1-x-1Sustainable Energy Reviews |
Marine Structures | Goa, India | H | FeTrained by LM algorithm |
Morocco5000 data used for training and 120 data used for testing |
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lon, lat, A | Mean annual and monthly G | - | Trained by BP algorithm | sigmoid | (output layer) | Input and output data normalized to [0, 1] |
Trained by BP cascade correlation algorithms 80% patterns used for training and 20% patterns used for testing |
9 | [52][69] | MLP | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
9 | [112][127] | 5-5-3 |
Renewable Energy | Guadeloupean archipelago, French West Indies | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
9 | [82][97] | MLP 2-36-1 MLP 3-20-1 |
MLP | W | s, 30 min moving average speed | Energy Sources, Part A: Recovery, Utilization, and Environmental EffectsWp (t + kt) |
tansig |
Abha, Saudi Arabia(hidden layer) | Tair, RH, hour or day (t) purelin (output layer) |
Bayesian regularized (BR) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Diffuse solar radiation | (DSR) | logsig (hidden layer) | 6-5-1 | Ocean Engineering |
Persian Gulf | Ht, Ht−1, Ht−2, Utcos(Φt − θ), Ut−1cos(Φt – 1 − θt), Ut−2cos(Φt − 2 − θ2) |
H for the next 3, 6, 12, 24 h | sigmoid (output layer)Trained by BP algorithm 1462 days used for training and 250 days used for testing |
Conjugate gradient and LM algorithms are adopted 80% data used for training and 20% data used for testing |
10 | [53][70] | ANN 7-20-1 |
Renewable Energy | China | Actual Ws, Wp | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
10 | [83][98 | W | s | - | Trained by BP algorithm | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
] | MLP | 5-8-1 |
Expert Systems with Applications |
Anatolia, Turkey |
lat, lon, A, S, average cloudiness | G | tansig (hidden layer) purelin (output layer) |
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10 | [113][ | Trained by BP algorithm | 128] | MLP 3-4-4-1 |
Applied Soft Computing |
Spain | H, Te, θm | Fe | tansig (hidden layer) purelin (output layer) |
Trained by BP algorithm 67% data used for training and 33% data used for testing |
11 | [54][71] | MLP 6-7-1 |
Renewable Energy | Albacete, Spain | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
11 | [84][99] | W | sp1 | , W | sp2, temperature (T) Tp2, solar cicle1, solar cicle2, Wdp1 | Ws forecast (48 h later) | - | LM algorithm is adopted | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MLP | 7-5-1 | Applied Energy |
Nigeria | lat, lon, A, M, S, T, RH | G | tansig (hidden layer) purelin (output layer) |
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11 | [114][129] | MLP 3-3-1 | SCG and LM algorithms are adopted | Ocean Engineering |
Lake Superior, USA | Ws, weather station index (W) | Input data normalized to [−1, 1] | H | sigmoid (hidden and output layer) 11,700 datasets used for training and 5850 datasets used for validation and testing |
Trained by BP algorithm Input and output data normalized to [−1, 1] Compared with SVM, Bayesian networks, and adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) 345 patterns used for training and 54 patterns used for testing |
12 | [55][72] | ANN | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
12 | [85][100] | 3-3-1 ANN 3-2-X ANN 3-1 ANN 2-1 |
Renewable Energy | Oaxaca, México | Previous | MLP 4-X-1 |
International Journal of Photoenergyvalues of hourly W | Malaysias | Current value of Ws | - | lat, lon, day or hour (t), S550 data used for training and 194 data used for testing |
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K | T | logsig (hidden layer) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
12 | [115][130] | MLP 5-2-1 |
Renewable Energy | Brazil | Wind shear velocity (U) U1, U2, Un, Y (t − 1), | Trained by BP algorithm | Y (t − i) | Wave energy potential | tansig (hidden layer) purelin (output layer) |
Trained by LM BP algorithm 90% data used for training and 10% data used for testing |
13 | [56 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
13 | ][73] | [86][101ANN - |
Renewable Energy | ]Basque | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
13 | [116][131] | Country, Spain | MLP 4-4-1 |
MLPInternational Journal of Computer Applications | X-15-1 |
Applied Ocean ResearchIndia |
Canary Islands, SpainWs data in the last 3 h | H, TpWs in 1 h | lat, lon, S, Asigmoid (output layer) |
G | tansig (hidden layer) purelin (output layer)Trained by BP algorithm |
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LM algorithm is adopted | Predict F | e | tansig | (hidden layer) | purelin (output layer) |
Gradient descent with momentum and BP algorithm are adopted 89% data used for training and 11% data used for testing Input and output data normalized to [−1, 1] |
14 | [57][74] | MLP | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
14 | X-8-X | Renewable Energy | Rostamabad, Iran | [117][Standard deviation, average, slope |
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14 | [87][102]132] | W | s | (k + l), …, W | s | (k + 2), Ws (k + 1) | - | Trained by BP algorithm 672 patterns used for training |
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MLP | 5-40-1 | MLP 4-4-1Energy |
Egypt | Applied Ocean GSR, like long-wave atmospheric emission, Tair, RH, P |
ResearchDiffuse fraction (KD) |
sigmoid (output layer) | Trained by BP algorithm | India | H values of the preceding 3, 6, 12, and 24th hour | H subsequent 3, 6, 12 and 24th hour | - | Trained by LM BP algorithm 60% data used for training and 40% data used for testing |
15 | [58][75] | MLP 5-3-3-1 |
Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation |
Italy | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
15 | [88][103] | W | s | , RH, generation hours, T, | maintenance hours |
MLP | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
15 | [118][133] | Total wind energy | 7-15-1 |
RBFSolar Energy | 21-13-1 MLP Jaen, Spain |
21-9-1t (day), t (hour), KT, hourly clearness index (kt | Marine Structures | India) k | H(1–21)t−1, kt−2, kt−3, S | Solar radiation mapstansig (first hidden layer) sigmoid (second hidden layer) purelin (output layer) |
Trained by BP algorithm |
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H(SW3) | - | Trained by BP algorithm (with momentum and | random presentations) | Input data normalized to [0, 1] | - | Use Gaussian function for hidden layer BP, SCG, conjugate gradient Powell–Beale (CGB), Broyden–Fletcher–Goldfarb (BFG), and LM algorithms are adopted |
16 | [59][76] | MLP 6-25-1 |
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80% data used for training and 20% data used for testing | 16 | Renewable Energy | [89]Himachal Pradesh, India |
[104Average temperature (TAVG), maximum temperature (Tmax), minimum temperature (ax), air pressure (Pair), solar irradiance (G), A |
Average daily Ws for 11 H.P. locations |
- | ] | MLP 6-X-1Trained by LM algorithm |
Solar Energy | Helwan, Egypt | Wd, W | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
16 | [119][134] | s | , T | a | , RH, cloudiness, water vapor | MLP 8-4-1 MLP 2-2-1 | Scaled conjugate gradient (SCG) | Ocean Engineering algorithm is adopted Input and target data are |
Gnormalized to [−1, 1] 60% data used for training, 20% used for testing, and 20% used for |
Taiwan validation |
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sigmoid (output layer) | Trained by LM BP | algorithm | Input data normalized to [0, 1] | Significant wave height (H1/3), highest one-tenth wave height (H1/10), highest wave height (Hmax), mean wave height (Hmean) (stations A and B) |
H1/3 (station C) |
sigmoid (output layer) |
Trained by BP algorithm Input data normalized to [0, 1] |
17 | [60][77] | MLP 4-15-15-1 |
Applied Energy |
Nigeria | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
17 | [120][135 | lat, lon, A, M | ] | Mean monthly W | s | tansig | MLP 2-5-1 (hidden layers) purelin (output layer) |
SCG and LM algorithms are adopted Input and target data normalized to [−1, 1] |
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Marine Structures | Yanam, India | H | t | , H | t−1 | Ht+1 | - | Trained by BP algorithm Conjugate gradient and cascade correlation algorithms are adopted 80% data used for training and 20% data used for testing |
18 | [61][78] | MLP 14-15-1 |
WSEAS Transactions on Systems | Portugal | Average hourly values of Ws | Average hourly Ws | - | Trained BP algorithm 87.75% patterns used for training, 9.75% used for validation, and 2.5% used for testing |
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19 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
17 | [90][105] | MLP 2-X-1 MLP 3-X-1 MLP 3-X-X-1 |
Solar Energy | Athalassa, Cyprus |
S, theoretical sunshine duration (S0d), M, Tmax |
GD | tansig (hidden layer) | Trained by BP algorithm 90% data used for training and 10% used for testing |
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18 | [91][106] | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
18 | MLP | 7-9-1 |
Renewable Energy | [121][136] | ANN 9-1-1 ANN 4-1-1 ANN 9-8-1 ANN 9-1-1India |
lat, lon, A, M, S, rainfall ratio, RH |
Applied Ocean Research | Ratnagiri, Pondicherry, Gopalpur, Kollam, India |
t − 24, t − 21, t − 18, t − 15, t − 12, t − 9, KT |
tansig (hidden layer) purelin (output layer) |
Trained by BP algorithm | t − 6, t − 3 | t + 24 (24 h ahead predicted error) |
logsig (hidden layer) purelin (output layer) |
Trained by LM algorithm Input data normalized to [0, 1] 70% data used for training and 15% used for validation and |
[62][79] | MLP 5-6-6-6-2 |
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testing | 19 | [92][107 | - | ] | MLPCyprus | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
19 | [122][137] | 2-5-1 | MLP 4-9-3 MLP 4-7-1 MLP 2-5-1 MLP 4-8-1 | M, mean monthly | values of Ws at two levels (2 and 7 m) |
Mean monthly values of W |
Energy Policys | China of a third station | Applied Ocean ResearchKt, S (%) | Lake Ontario, Canada/USAtansig (hidden layer) logsig |
Monthly mean daily KD(output layer) | tansig (hidden layer) Trained by BP algorithm 90% patterns used for training and 10% patterns used for testing |
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purelin (output layer) | W | s | , W | d | , fetch length, wind duration | Trained by BP algorithm | H, Tp, (wave direction) Θ |
tansig/ sigmoid (hidden layer) purelin TRAINLM algorithm is adopted Input and output data normalized to [0, 1] |
(output layer) |
Trained by BP algorithm 10-fold cross- validation used Input data normalized to [0, 1] 611 data used for training and 326 data used for testing |
20 | [63][80] | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
20 | [123][138 | MLP 9-10-1 |
Energy Conversion and Management |
Marmara, Turkey |
9 stations Ws | Ws | - | Trained by BP algorithm |
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20 | [93][108] | MLP 6-15-1 |
Solar Energy | Uganda | ] | MLP 1-3-1S, Tmax, Total Cloud Cover (TCC), lat, lon, A |
Monthly average daily GSR on a horizontal surface |
tansig (hidden layer)
![]() Figure 3. Inputs and outputs in ANNs applied to wind energy and wind speed prediction.
2.2. Applications of ANNs for Solar Energy SystemsWithin solar energy, the ANN technique has proven to be an alternative to conventional methods, providing great benefits in terms of precision, performance, and modeling. The study indicates that the advantage of ANN techniques over conventional techniques is that they do not require knowledge of internal system parameters, require less computational effort, and offer robust outputs to multivariate problems. NN modeling requires data representing the history, the current performance of the real system, and a correct selection of a NN model. Mellit et al. [69][85] conducted an overview of the different AI techniques for sizing PV systems. The research shows that one of the advantages of AI in modeling PV systems is that it allows good optimization in isolated areas, where meteorological data are not always available. Mellit and Kalogiriu [70][86] have applied AI techniques to model, predict, simulate, optimize, and control photovoltaic systems. The applications of ANNs to solar energy go beyond that, as there is also research such as the one carried out in [71][42], in which the application of the ANN technique seeks to optimize and predict the performance of the different devices involved in a solar energy system such as solar collectors, heat pumps, or solar air. The research shows how the application of ANNs can save time and reduce the financial costs of the system since it is not necessary to carry out so many experimental tests to determine the relationship between the input and output variables. Another application of ANNs is shown in the research of [72][87], where the performance of solar collectors is predicted, thus improving the efficiency of the system as a whole. The developed model also showed advantages over conventional computational methods in terms of calculation and prediction time. Solar radiation data are very important because in most cases they are not available due to the lack of a meteorological station. It is therefore necessary to have techniques to accurately predict solar radiation. ANNs are the solution to the problems of conventional methods [73][88]. Different ANN models have been applied for solar irradiance prediction, such as the MLP neural network, the RBF neural network, or the general regression neural network (GRNN). The different studies have been classified, taking into account different factors such as network structure and type, input/output configuration, or the activation function and tuning algorithm employed, as is shown in Table 2.Table 2. Uses of artificial neural networks for solar energy prediction.
![]() Figure 4. Inputs and outputs in ANNs applied to solar energy systems.
2.3. Applications of ANNs for Wave PredictionTidal energy, like other renewable energies, is fundamental to achieving the European climate targets for 2030 and 2050. Recently, the use of NNs for wave height (H) and period prediction has gained importance. ANNs have also been applied in different fields of ocean, coastal, and environmental engineering [103][118]. The following table summarizes the main research pieces found. The studies have been classified according to the ANN structure, journal and region, input and outputs for the network, and the activation function employed. The following Table 3 shows the H predictions.
![]() Figure 5. Inputs and outputs in ANNs applied to wave prediction.
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