Scriptiebank overzicht

De Vlaamse Scriptiebank is een vrij toegankelijke online databank. Deze bevat alle artikels en full text scripties van deelnemende bachelors en masters aan de

Forecasting residential PV power using transfer learning with synthetic data

KU Leuven
2024
Robbe
Vander Eeckt
Solar power forecasting is essential for optimizing energy use in residential households.
Machine learning models are promising for this power forecasting because they can
capture its non-linear characteristics. Nonetheless, these models require a significant
amount of data that is unavailable for new installations. To overcome the limited
data availability, this thesis proposes a transfer learning model using Long ShortTerm Memory (LSTM) networks trained on synthetic photovoltaic (PV) generation
provided by the Photovoltaic Geographical Information System. Using the metadata
about a PV installation, this synthetic data simulates the past production of the
new PV installation. The model utilizes Numerical Weather Predictions (NWP)
and autoregressive covariates. This proposed model is compared to benchmarks,
including models trained only on sites’ actual PV power, physical models, and TL
models with no weather covariates.
The research investigates the effect of physics-informed variables on the accuracy
of transfer learning. Furthermore, it examines the usage of reanalysis data to train
with synthetic PV data due to the low accessibility of historical Numerical Weather
Prediction output. Walk-forward validation is employed for forecasting the actual
PV power to simulate real-life conditions and the impact of increasing target data.
The results demonstrate that models trained with historical Numerical Weather
Prediction data achieve higher zero-shot forecasting accuracy. Contrary to expectations, including physics-informed variables did not enhance performance; in fact,
it showed a slight decrease. Additionally, models trained on reanalysis data catch
up with those trained on historical NWP data once limited target data becomes
available.
Discussion highlights include the impact of Storm Darcy in February 2021, which
caused instability in machine learning models and the suitability of other ML models.
The proposed LSTM-based transfer learning model can provide accurate forecasts
even with no or limited actual PV power data, proving its potential for practical
applications in solar power forecasting for residential households.
Meer lezen

Raw critical materials in energy transition

Vrije Universiteit Brussel
2022
Olivier
Ledent
This thesis analysed the effect on material scarcity of the soaring wind and solar markets
as energy sources, together with the deployment of batteries and the green hydrogen production
as storage alternatives. It classed the impact on raw materials in 3 categories: critical, moderated, limited
Meer lezen

Optimization of the optoelectrical properties and sputtering damage of ITO and ZnO in CIGS solar cells

KU Leuven
2022
Frederik
Vanherf
Genomineerde longlist mtech+prijs
Energyville verricht onderzoek op het gebied van dunne-film fotovoltaïsche cellen, waarbij Copper
Indium Gallium Selenide (CIGS) één van de huidige onderwerpen is. Indiumtinoxide (ITO) en
zinkoxide (ZnO) films, de toplagen van CIGS-zonnecellen, werden gedeponeerd met een lineair
RF-sputtersysteem. Dit werd gedaan om de geleidbaarheid en de transmissie van deze vensterlagen te optimaliseren en de schade aan de onderliggende lagen, geïnduceerd door het sputteren, te verminderen.
Meer lezen

SDE19-The Mobble: Onderzoek naar modulaire bouwcomponenten

Universiteit Gent
2018
Ineke
Tavernier
Op basis van een actueel vraagstuk binnen de bouwindustrie, het al of niet renoveren of slopen van appartementsgebouwen uit de jaren 50 tot 70 van vorige eeuw, wordt in deze masterproef een vernieuwende tweevoudige methodiek ontwikkeld:
- Een methode om op het niveau van het bouwproces hoogbouwappartementen doelmatig te renoveren aan de hand van een binnen het masterproefonderzoek ontwikkelde te prefabriceren module in hout
- Een bouwmethode om nieuwe vormen of types van woningen te ontwerpen en te realiseren op basis van die zelfde module.
Meer lezen

An optimal business model for a new energy innovation in the Sichem centre in Dzogblakopé Lomé (Togo)

Universiteit Hasselt
2018
Lore
Van Welde
Een ontwikkelingscentrum in Togo had dringend nood aan een hernieuwbare energie-installatie die op lange termijn gebruikt kon worden om stroomonderbrekingen te overbruggen. Daarom werd een business model ontwikkeld voor zowel de installatie alsook voor een 20-tal powerbanks die hierop aangesloten worden voor de omwonende gezinnen. Met de winst van de verhuur van deze powerbanks kan het centrum de installatie onderhouden en blijvend gebruiken.
Meer lezen

Aesthetic Solar Integration

Thomas More Hogeschool
2017
Maurits
Dierick
In deze thesis beschrijf de probleemstelling omtrent esthetische energieproductie op grote schaal en bied ik enkele mogelijke oplossingen. Ook wordt er één specifieke technologie uitgekozen en verder uitgelegd.
Meer lezen

Uitrusting van een Fab Lab voor het opwekken van duurzame energie in ontwikkelingslanden

Erasmushogeschool Brussel
2012
Jeroen
Willems
Van plaag tot zonneoven, het (haast) onbeperkte potentieel van Fab Lab’s en informatiedelenEen invasieve waterplantensoort die gebruikt wordt als voornaamste bouwmateriaal bij de constructie van milieuvriendelijke zonneovens.
Meer lezen

Reabsorption losses in Luminescent Solar Concentrators

Universiteit Gent
2011
Sara
Peeters
 Zonne-energie: (bijna) gratis?De verkopers van zonnepanelen probeerden het te verzwijgen, de overheid probeerde het te compenseren met subsidies, maar ondertussen haalde het ook meermaals het nieuws, en nu weet iedereen het: de prijs die we betalen om zonlicht om te zetten in elektriciteit is nog veel te hoog. De belangrijkste reden daarvoor is dat zonnepanelen grote hoeveelheden van het halfgeleidermateriaal silicium bevatten; en dat is, zoals de meeste halfgeleiders, allesbehalve goedkoop.Zonlicht concentrerenSilicium goedkoper maken is niet echt een optie.
Meer lezen