МОДЕЛЮВАННЯ ТА ПРОГНОЗУВАННЯ ВИРОБНИЦТВА ВІДНОВЛЮВАНОЇ ЕЛЕКТРОЕНЕРГІЇ

Анотація

Об’єкт дослідження – процеси генерації електроенергії відновлюваними джерелами енергії (сонячними та вітровими електростанціями) в умовах нестабільних метеорологічних факторів. В статті розглянуто результати вирішення актуальної задачі – моделювання та прогнозування генерації відновлюваних джерел енергії (сонячної та вітрової). Актуальність випливає зі суттєвої нелінійності генерації ВДЕ, що створює ризики дестабілізації енергосистем. Побудова точних моделей є критично важливою для оперативного диспетчерського управління та мінімізації дисбалансів у енергомережах. Мета роботи – підвищення якості прогнозування генерації ВДЕ на основі порівняльного аналізу дедуктивних підходів та індуктивних алгоритмів. Предмет дослідження – математичні моделі, алгоритми та програмні засоби прогнозування часових рядів процеси генерації відновлюваних джерел енергії енергомережі на основі метеорологічних факторів. В ході роботи створено інтелектуальну систему на базі Streamlit з конвеєром збору даних. Систему спроєктовано на базі трирівневої архітектури (Three-tier architecture), що забезпечує чітке розділення логіки збору даних, математичної обробки та візуалізації. Систему реалізовано мовою програмування Python із залученням сучасного стеку технологій Data Science. За допомогою розробленої системи проведено дослідження трьох моделей на незалежній вибірці за метриками MAE та RMSE. Проведено порівняльний аналіз побудованих моделей (штучної нейронної мережі, лінгвістичного методу та методу подібних траєкторій) на реальних метеорологічних та енергетичних даних. На підставі отриманих результатів досліджень зроблено висновки щодо умов і доцільності використання певних моделей для моделювання та прогнозування виробництва відновлюваної електроенергії.