Сотрудники Новосибирского государственного технического университета (НГТУ) совместно с коллегами из Уральского федерального университета (УрФУ) создали на основе алгоритмов машинного обучения систему, прогнозирующую выработку энергии на солнечных электростанциях, сообщил ТАСС старший преподаватель университета Станислав Ерошенко. Точность прогноза для подобного типа объектов составляет около 90%.

В отличие от традиционной энергетики, в которой выработка мощностей станций предсказуема и управляема, электростанции, использующие альтернативные источники энергии, полностью зависят от погодных условий. Существующие зарубежные системы, прогнозирующие выработку энергии, в частности, солнечных электростанций, достаточно специфичны, потому что они используются для определенного типа станций. Созданная российскими учеными система прогнозирования универсальна и применима для всех солнечных электростанций.

"Мы при помощи алгоритмов машинного обучения формируем единую базу данных. Система формирует на сутки вперед прогноз по выработке электроэнергии солнечной электростанцией, на каждый час она будет формировать прогноз режима работы станции", - сообщил собеседник агентства.

Система основана на единой базе данных, сформированной из нескольких открытых источников. В частности, учитываются данные плотности потока энергии солнечного излучения, выработка мощности, сбор которых осуществляется с измерительных комплексов, расположенных на станции. Кроме того, система собирает, хранит и обрабатывает данные с местной метеостанции, которая фиксирует такие базовые параметры, как влажность воздуха, скорость ветра, температура и другое. Система учитывает и характеристики облачности, которые могут повлиять на выработку энергии, эта информация берется от нескольких метеопровайдеров.

Как сообщил Ерошенко, база данных системы обновляется постоянно за счет способности системы к самообучению. Сейчас точность прогноза составляет около 90%, что является хорошим показателем для солнечных электростанций на уровне мировых значений. По словам собеседника, ученые на данный момент работают над проектом, который будет корректировать прогноз в режиме онлайн.