Солнечная энергия является одним из наиболее перспективных экологически чистых источников энергии. Ее доля на мировом рынке значительно возрастает благодаря достижениям в области фотоэлектрических (PV) технологий, которые позволили разработать более эффективные фотоэлектрические панели солнечных батарей и существенно снизить их стоимость. Однако на выработку электроэнергии из солнечных батарей влияют различные метеорологические факторы, такие как солнечная радиация, облачный покров, количество осадков и температура. Эта изменчивость оказывает неблагоприятное влияние на крупномасштабную интеграцию солнечной энергии в системы энергоснабжения. Поэтому для успешной интеграции солнечной энергии в электрическую сеть необходимо точное прогнозирование мощности, вырабатываемой фотоэлектрическими панелями. Была рассмотрена задача прогнозирования фотоэлектрической мощности на ближайшие дни с интервалом 30 мин. Такой прогноз достаточно полезен для проведения анализа состояния солнечных фотоэлектрических установок и для принятия соответствующих решений. В работе использованы данные из различных источников, в том числе исторические данные о мощности фотоэлектрических установок, исторические данные о метеорологических параметрах, а также прогнозы погоды. Многие современные алгоритмы составляют единую модель прогнозирования для всех вариантов метеорологических параметров. В отличие от этого, мы используем кластеризацию для разделения дней на группы со схожими характеристиками метеорологических параметров, а затем создаем отдельную модель прогнозирования мощности фотоэлектрических станций для каждой группы. Полученные результаты показывают многообещающий потенциал для применения в реальных условиях, особенно для фотоэлектрических установок, находящихся в Сибири и на Дальнем Востоке.

No abstract