Мета роботи - розробка інформаційної системи для прогнозування кількості виробленої енергії та ефективності роботи сонячних електростанцій. У зв'язку із збільшенням кількості встановлюваних сонячних електростанцій щороку, стає потреба більш детально досліджувати питання прогнозування виробленої електроенергії сонячними станціями. Зокрема із-за низького ККД роботи сонячних фотоелементів, нестабільності одержанні електричної енергії пов'язаної із метрологічними умовами, запропоновані підходи у статті дозволять одержувати більш чітку картину ефективності роботи сонячної електростанції. На даний момент існуючі методи, підходи та інформаційні системи враховують тільки індивідуальні конструктивні особливості сонячних панелей та вимагають наявності спеціалізованих коштовних датчиків для аналізу сонячної інсоляції. У свою чергу це не надає можливості одержувати більш точнішого прогнозу ефективності роботи сонячних панелей, наприклад, із врахуванням попередніх років роботи, і прогнозування на більш великі терміни часу. Запропоновано метод прогнозування кількості виробленої енергії сонячною електростанцією на основі аналізу температури оточуючого повітря, сонячної інсоляції та значень роботи сонячної станції попередніх років із використання математичного апарату нейронно-нечітких мереж. Розв'язання даної задачі складає актуальність роботи. Запропоновані методи є актуальними, адже дозволяють виконувати прогнозування вироблення кількості сонячної енергії на основі штучних нейронних мереж типу ANFIS. Завдяки виконанню автоматизації на основі запропонованого підходу кожна частина інформаційної системи працює злагоджено з іншими, у оптимальному режимі, що дозволяє економити час та гроші. Окрім виконання функції прогнозування кількості виробленої енергії сонячною станцією, перспективним шляхом досліджень є дослідження процесів прогнозування виробленої енергії гібридними альтернативними джерелами енергії. Наприклад, прогнозування генерації сонячними та вітростанціями, як окремо, так і у комплексі. Використання запропонованого підходу також, додатково, дозволить одержувану інформаційну систему інтегрувати як частину сиcтеми Energy Management, загальної державної мережі Smart Grid. Це дозволяє зменшити витрати коштів на використання спеціалізованого обладнання, а також підвищити якість управляння інформаційною системою Smart Grid.

 Наукова періодика України 

---

Додаткова інформація про автора(ів) публікації:
(cписок формується автоматично, до списку можуть бути включені персоналії з подібними іменами або однофамільці)

• Кузнєцов Денис Іванович (технічні науки)

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"