Please use this identifier to cite or link to this item:
https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/98728
Or use following links to share this resource in social networks:
Tweet
Recommend this item
Title | Розробка програмного комплексу точного прогнозування генерації електроенергії сонячними електростанціями для мінімізації зелено-вугільного парадоксу |
Authors |
Koplyk, Ihor Volodymyrovych
![]() Sotnyk, Mykola Ivanovych ![]() Kurbatova, Tetiana Oleksandrivna ![]() Nenia, Anna Viktorivna ![]() Drozdenko, Oleksii Oleksandrovych ![]() Diachenko, Oleksii Viktorovych ![]() Shashkov, Serhii Valeriiovych Korobova, Svitlana Pavlivna |
ORCID |
http://orcid.org/0000-0003-2217-731X http://orcid.org/0000-0002-4761-8161 http://orcid.org/0000-0001-6891-443X http://orcid.org/0000-0003-2003-3531 http://orcid.org/0000-0002-0047-739X http://orcid.org/0000-0003-2312-5255 |
Keywords |
генерація електроенергія енергоринок зелено-вугільний парадокс моделювання небаланс прогнозування сонячна електростанція фактори generation electricity energy market green-coal paradox modeling imbalance prognostication solar power plant factors |
Type | Technical Report |
Date of Issue | 2024 |
URI | https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/98728 |
Publisher | Сумський державний університет |
License | Copyright not evaluated |
Citation | Розробка програмного комплексу точного прогнозування генерації електроенергії сонячними електростанціями для мінімізації зелено-вугільного парадоксу : звіт про НТР (остаточний) / кер. І. В. Коплик. Суми : Сумський державний університет, 2024. 198 с. № 0123U102760. |
Abstract |
Мета роботи – розробка програмно-аналітичного комплексу точного
погодозалежного прогнозування обсягів погодинної/добової генерації
електроенергії сонячними електростанціями.
Методи дослідження. При виконанні науково-дослідної роботи були
використані:
• методи системно-структурного і порівняльного аналізів при
класифікації і групуванні задач прогнозування генерації, систематизації та
оцінці придатності існуючих програмно-аналітичних комплексів
прогнозування генерації, структуруванні вихідних даних для прогнозування;
• методи формально-логічного аналізу при аналізі якості вихідної
інформації для прогнозування, визначенні взаємозв’язків та взаємовпливу
факторів, що впливають на ефективність генерації;
• методи економіко-статистичного аналізу при встановленні характеру
залежності в системі «точність прогнозування генерації – рівень небалансів –
плата за небаланс», визначенні техніко-економічних показників роботи
сонячних електростанцій в різних режимах, визначенні економічної
ефективності розробки та впровадження програмно-аналітичного комплексу,
• методи моделюванні і прогнозування при обґрунтуванні методів
прогнозування, розробці програмних алгоритмів моделі прогнозування
обсягів генерації сонячною електростанцією. Запропоновано та обґрунтовано структурно-логічну схему створення
системи короткострокового прогнозування обсягів генерації сонячними
електростанціями, яка базується на засобах та засадах штучного інтелекту з
використанням нейромереж. Доведено, що застосування штучного інтелекту
дозволяє впровадити елементи машинного навчання систем прогнозування,
використовуючи інформаційні масиви багаторічних синоптичних
спостережень, що покращує точність прогнозів.
На основі результатів виконаних досліджень розроблено універсальні
математичні моделі та алгоритми прогнозування обсягів генерації сонячною
електростанцією. Зокрема, побудовано структуру нейромережі та створено
алгоритми використання нейромережі для розрахунку прогнозу генерації.
Доведено, що впровадження програмно-аналітичного комплексу
забезпечує реальний економічний ефект за рахунок зменшення плати за
небаланс (в річному вимірі) при обслуговуванні електростанції потужністю
654,0 кВт і більше. |
Appears in Collections: |
Звіти з наукових досліджень |
Views
Downloads
Files
File | Size | Format | Downloads |
---|---|---|---|
Koplyk_zvit_2024.pdf | 4.45 MB | Adobe PDF | 0 |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.