Розробка комп’ютерно-інтегрованої системи короткострокового прогнозування генерації сонячної електростанції на основі методів машинного навчання

Abstract

Метою роботи є розробка та реалізація моделі прогнозування генерації сонячних електричних станцій із використанням методів машинного навчання для підвищення точності короткострокових прогнозів. У першому розділі розглянуто сучасний стан і тенденції розвитку сонячної енергетики та зростаючу роль фотоелектричних станцій в енергосистемах. Показано, що їх інтеграція потребує врахування залежності від метеорологічних факторів, що обумовлює необхідність застосування методів аналізу даних і прогнозування. Обґрунтовано, що використання машинного навчання та технологій обробки великих даних є ключовим для підвищення ефективності управління відновлюваною генерацією, зменшення залежності від традиційних джерел енергії та забезпечення балансу між виробництвом і споживанням електроенергії. У другому розділі детально розглянуто основні підходи машинного навчання, які застосовуються для задач короткострокового прогнозування генерації електроенергії, включаючи регресійні та ансамблеві методи, що забезпечує підвищення точності прогнозів. Проведено порівняльний аналіз реалізацій моделей машинного навчання у бібліотеках Python та MATLAB.