Интеллектуальная технология непрямого прогнозирования вырабатываемой электроэнергии солнечной электростанции

Abstract

Прогноз вырабатываемой электроэнергии солнечной электростанции позволяет эффективно и безопасно управлять электрическими сетями, интегрирующими сегмент солнечной энергетики. Рынок «сутки вперед» покупает по штрафным тарифам электроэнергию солнечных электростанций, отклоняющуюся более чем на 5 % максимальной мощности солнечной электростанции от предоставляемого почасового макета рынка «сутки вперед» ее выработки. Проведенный анализ существующего программного обеспечения показал отсутствие доступного программного обеспечения для эффективного прогнозирования выработки солнечной электростанции. В данном исследовании разработана, апробирована и реализована технология непрямого прогнозирования вырабатываемой электроэнергии солнечной электростанции на основе модифицированной нечеткой нейросети с механизмом внимания. Разработаны UML диаграмма классов и блочно-модульная архитектура интеллектуальной технологии непрямого прогнозирования солнечной электростанции, обеспечивающая ее гибкость и легкую модификацию. Апробация интеллектуальной технологии непрямого прогнозирования выработки солнечной электростанции отражает ее эффективные, робастные результаты и целесообразность ее применения для автоматического построения макетов рынка «сутки вперед»

The forecast of the generated electricity of a solar power plant allows efficient and safe management of electrical grid that include solar power plants. The day-ahead market buys at penalty rates electricity from solar power plants, deviating by more than 5 % of the maximum solar power plant capacity from the provided hourly day-ahead market layout of electricity generated by the solar power plant. An analysis of existing software showed the lack of available software for effectively forecasting the production of a solar power plant. In this study, an indirect forecasting intelligent technology of a solar power plant production based on a modified fuzzy neural network with an attention mechanism was developed, tested and implemented. The UML class diagram and block-modular architecture of the indirect forecasting intelligent technology of a solar power plant production have been developed. This block-modular architecture provides flexibility and easy modification of the indirect forecasting intelligent technology of a solar power plant production. The approval of the indirect forecasting intelligent technology of a solar power plant production reflects its effective, robust results and the feasibility of its use for automatic generation of day-ahead market layouts