Розробка алгоритмів прогнозування генерації фотовольтаїчних електростанцій

Abstract

UKR: Мета роботи – розробка алгоритмів прогнозування генерації енергії на сонячних електростанціях. Сучасні умови ринку електроенергії, де до виробників «зеленої» енергії щороку впроваджуються все нові і нові обмеження, спрямовані в першу чергу на урегулювання і більш плановий розвиток цієї галузі, а також максимально органічне включення цієї галузі до основної енергосистеми країни, вимагають від самих станцій першочергово давати якомога чіткіші прогнози, щодо кількості генерованої енергії на коротко часові інтервали, такі як погодинні, добові. Для якісного прогнозу необхідні в першу чергу чіткий алгоритм щодо вибору погодних параметрів, котрі напряму впливають на генерацію, а також розробка комплексного методу щодо прогнозування на короткостроковий період часу. Зазначені обставини вимагають аналізу вже наявних методів прогнозування, та запропонування суттєво нового методу, який буде базуватися на застосуванні можливостей нейронних мереж.

ENG: Purpose - Develop algorithms for forecasting energy generation at solar power plants. Modern conditions of the electricity market, where new and new restrictions are imposed on green energy producers every year, aimed primarily at the regulation and more planned development of this industry, as well as the most organic inclusion of this industry in the main energy system, require the stations themselves give the clearest possible forecasts of the amount of energy generated for short time intervals, such as hourly, daily. Qualitative forecasting requires, first of all, a clear algorithm for the selection of weather parameters that directly affect the generation, as well as the development of a comprehensive method for forecasting for the short term. These circumstances require an analysis of existing forecasting methods and the proposal of a significantly new method that will be based on the use of neural network capabilities.