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 |
ANN Type and Structure | Journal | Country/ Region |
I/O Setting |
Activation Function | Notes |
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Authors and Year |
ANN Type and Structure |
Journal | Country/ Region |
I/O Setting | Activation Function | Notes | ||
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Input | Output |
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 | [61][44] | Multilayer Perceptron (MLP) 3-4-1 |
Renewable Energy | Muppandal, India |
Wind speed (Ws), relative humidity (RH), generation hours |
Energy output of wind farms | logsig (hidden layer) purelin (output layer) |
Trained by BP algorithm Input data normalized to [0, 1] |
1 | [89][74] | RBF 6-11-24 RBF 6-15-24 |
Solar Energy | |||||
GR | ||||||||
- | ||||||||
Trained by BP algorithm | ||||||||
1 | [ | Huazhong, China | 119][104] | ANN 28-15-4 28-9-4 28-4-4 28-7-4 | G (t + 1), Ws (t + 1), Tair (t + 1), RH (t + 1), t, power (Pw) (t) | P | Journal of Atmospheric and Oceanic Technologyw1 (t + 1), Pw2 (t + 1), …, Pw24 (t + 1) | - | k-fold (validation) Input and output data normalized to [0, 1] |
Gulf of Maine, Gulf of Alaska, Gulf of Mexico | 7 days of significant H | 6, 12, 18, 24 h forecast | logsig (hidden and output layer) |
Input data normalized to [0, 1] Conjugate gradient algorithm with Fletcher–Reeves is adopted |
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2 | [62][45] | ANN 4-X-2 |
Renewable Energy | Turkey | Longitude (lon), latitude (lat), altitude (A), measurement height |
Ws, related power | logsig (hidden and output layer) |
Trained by BP algorithm Input and Output data normalized to [0, 1] |
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2 | [90][75] | MLP 2-3-1 |
Renewable Energy | Jaen, Spain | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
2 | [120][105] | MLP 3-5-5-2 | G, module cell | temperature (TC) |
G, ambient temperature (T | Ocean Engineeringa) |
- | Trained by LM BP algorithm |
Bombay, India | Deep water wave height (Ho | 3 | [63][46] | MLP 5-10-5-1 |
Renewable Energy | Turkey | Ws, month (M) | Ws | logsig (hidden layer) purelin (output layer) |
Resilient propagation (RP) algorithm was adopted |
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Trained by LM algorithm | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Trained by BP | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
), wave energy | period (T | e | ) | Breaking wave height (H | b), water depth at the time of breaking (db) | sigmoid (output layer) |
Trained by BP algorithm Input and output data normalized to [0, 1] |
3 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
3 | [91][76] | [121][106MLP 3-3-1 MLP 4-3-1 |
Energy | Corsica Island, France Bastia Ajaccio |
]RH, sunshine duration (S), nebulosity (Y) |
MLP 48-97-24 |
Ocean Y, S, P, differential pressure (DGP) |
Engineering | Ireland | 48 h history wave parametersGlobal radiation |
H and zero-up- crossing peak wave period (Tp) over hourly intervals from 1 h to 24 h |
logsig (hidden layer) purelin (output layer) Input data normalized to |
Trained by resilient BP algorithm | 4 | [64][47] | 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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5 | [65 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
algorithm | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
(GR) | tansig (hidden layer) | purelin (output layer) | [−1, 1] | 80% data used for training, 10% for validation, and 10% used for testing | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
4 | [92][77] | MLP 8-3-1 |
Solar Energy | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
4 | [122][107] | Ajaccio, | Corsica Island, France | MLP 6-5-1Clearness index (KT) KTt−1, KTt−2, KTt−3, KTt−4, KTt−5, KTt−6, KTt−7, KTt−8 |
Daily global solar radiation (GSR) |
purelin (output layer) | Trained by LM algorithm 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 |
Proceedings of the][48 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Institution of Civil | Engineers-Maritime Engineering | Anzali, Iran | H, Tp | Energy flux (Fe) over horizon of 1 to 12 h |
sigmoid (output layer) |
Conjugate gradient algorithm is adopted 80% data used for training and 20% used for testing |
5] | [ | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
5 | 93][78] | [123]MLP 3-(2-100)-24 |
[108]MLP | MLP Renewable Energy |
Medina city, Saudi Arabia |
3-11-17-24 | Solar Energy | 2-4-3 MLP 4-4-4Trieste, ItaliaMean daily Ws |
G, Tair, hour or day (t)Ws prediction of the next day |
Ocean EngineeringG1 (t + 1), G2 (t + 1), …, G24 (t + 1)tansig (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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Trained by LM BP | Algorithm k-fold validation | Karwar, India | Ws | Input and output data | 3-hourly values of H and average cross-period | normalized to [−1, 1] |
- | Trained by BP algorithm 80% data used for training and 20% data used for testing |
6 | [ | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
6 | 66][49] | [MLP 6-7-5-1 MLP 4-7-5-1 |
Renewable and Sustainable Energy Reviews |
Alberta, Canada |
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6 | [94][79] | 124][109]RBFN (2-3-4)- (4-5-7)-1 MLP (2-3-4)- (2-3-5)-1 |
Deep Neural Network (DNN) 6-64-32-32-1 |
Ocean Engineering |
Pacific and Atlantic coasts and the Gulf of MexicoWind power (Wp) |
Energy WP1 (t − 1), WP1 (t − 2), WP1 (t − 3), WP1 (t − 4), W |
Al-Medina, Saudi Arabia | H, TeP1 (t − 5), WP1 (t − 6) |
Tair, S, RH, t, Fe, weighted average period, TShort-term forecasting of the Wp time series |
p, Ws, WdDaily global solar radiation (G |
Fe, TeD), Htansig (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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- | 1460 data used for training and 365 data used for testing | SCG BP algorithm is adopted | Input data normalized to [0, 1] | 75% data used for training and 25% data used for testing | 7 | [67] | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
7 | [50] | [125ANN 2-(16-32)-(16-32)-1 |
Renewable Energy | ]Coquimbo, Chile | [110]Ws, wind direction (Wd) |
Turbine power | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
7 | [95][80] | MLP 6-5-1 | - | MLP 3-300-300-2Applied | ADAM algorithm is adopted | 103,308 data used for training and 52,560 data used for testing | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Energy | Turkey | Ocean | lat, lon, A, M, S, T | G | logsig (hidden layer) | Engineering | Lake Michigan, United Sates of America | Wind field, db, ice coverageTrained by BP algorithm |
H, TeSCG, Pola–Ribiere conjugate gradient (CGP), and LM algorithms are adopted 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 | [68][51] | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
8 | [126][111] | RBF 2-3-1 MLP 2-4-1 ADALINE 2-4-1 |
MLPApplied Energy | North Dakota, USA | Mean hourly Ws | Forecast value of next hourly average Ws | - | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
8 | [96][81] | MLP 3-20-1 |
1-x-1Renewable and Sustainable Energy Reviews | Trained by LM algorithm | Morocco | 5000 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 | Input and output data | normalized to [0, 1] | Marine Structures | Goa, India | H | Fe | sigmoid (output layer) |
Trained by BP cascade correlation algorithms 80% patterns used for training and 20% patterns used for testing |
9 | [69][52] | MLP 5-5-3 |
Renewable Energy | Guadeloupean archipelago, French West Indies | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
9 | [97][82] | W | s | , 30 min moving average speed | W | p (t + kt) | tansig |
MLP 2-36-1 MLP 3-20-1(hidden layer) purelin (output layer) |
Bayesian regularized (BR) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Energy Sources, Part A: Recovery, Utilization, and Environmental | Effects | Abha, Saudi Arabia | T | air, RH, hour or day (t) | Diffuse solar radiation (DSR) |
logsig (hidden layer) | Trained by BP algorithm 1462 days used for training and 250 days used for testing |
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9 | 10 | [70][53] | ANN 7-20-1 |
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[ | 127] | 10 | Renewable Energy | [98China | ][83Actual Ws, Wp | Ws | - | Trained by BP algorithm | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
[ | 112] | MLP 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) |
Conjugate gradient and LM algorithms are adopted 80% data used for training and 20% data used for testing |
] | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
10 | [128][113] | 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 | [71][54] | MLP | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
11 | 6-7-1 | Renewable Energy | [129][114] | MLP Albacete, Spain |
3-3-1 | Ocean EngineeringWsp1, Wsp2, temperature (T) Tp2, solar cicle1, solar cicle2, Wdp1 |
Ws forecast (48 h later) | - | Lake Superior, USALM algorithm is adopted | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MLP | W | s | , weather station | index (W) | 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 | [72][55] | ANN 3-3-1 ANN 3-2-X ANN 3-1 ANN 2-1 |
Renewable Energy | Oaxaca, México | Previous values of hourly Ws |
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12 | [100][85 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
12 | ] | [130 | Current value of W | s | ]MLP | - | 4-X-1 | 550 data used for training and 194 data used for testing |
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International Journal of Photoenergy | Malaysia | [115] | MLP | lat, lon, day or hour (t), S | 5-2-1 | K | Renewable EnergyT | logsig (hidden layer) | Trained by BP algorithm | Brazil | Wind shear velocity (U) U1, U2, Un, Y (t − 1), 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 | [73][56] | ANN | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
13 | - | Renewable Energy | [Basque Country, Spain |
Ws data in the last 3 h | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
13 | [101][86131][116] | MLP X-15-1 |
Applied Ocean | W | s | in 1 h | ] | MLP 4-4-1 |
International Journal of Computer Applicationssigmoid | ResearchIndia | lat, lon, S, A | Canary Islands, Spain | H, T |
pG | Predict Fe(output layer) | tansig (hidden layer) |
tansig (hidden layer) purelin (output layer)Trained by BP algorithm |
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purelin (output layer) | LM algorithm is adopted | 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 | [74][57] | MLP X-8-X |
Renewable Energy | Rostamabad, Iran | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
14 | [ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
14 | 102][87] | [132] | Standard | deviation, | MLP 5-40-1 average, slope |
Ws (k + l), …, Ws (k + 2), Ws (k + 1) | - | [117]Trained by BP | MLP
![]() 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. [85][69] 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 [86][70] 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 [42][71], 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 [87][72], 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 [88][73]. 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 [118][103]. 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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