Как пояснил ректор АГУ, вице-президент Российского союза ректоров Дауд Мамий, программа позволяет оценить объём вырабатываемой энергии на основе ретроспективных метеорологических данных. По результатам экспериментов была построена и проверена математическая модель прогнозирования выработки энергии. Точность прогнозирования достигает 91-95% в зависимости от выбранной модели.
Прогнозирование объёмов энергии, вырабатываемой ВИЭ-генерацией, является сложной задачей для специалистов из-за высокой степени неопределённости поступления возобновляемой энергии. Низкая точность прогнозов и отсутствие гибкости в выборе подходящих методов оценки затрудняют эффективное планирование и использование ресурсов от ВИЭ, что может снижать экономическую эффективность и надёжность генерирующих объектов.
Для создания модуля прогнозирования использовались рекуррентные нейронные сети, позволяющие учитывать для прогнозирования не только текущие вводные, но и дополнительную ретроспективную информацию – например, параметры относительной влажности, атмосферного давления, температуры окружающей среды, скорости и направления ветра, влияющих на работу возобновляемых источников энергии. Это позволяет повысить уровень интеграции ВИЭ в энергосистему и обеспечить большую точность оценки технического потенциала ВИЭ.
Источник: http://www.energosovet.ru/news.php?zag=1738035164
