alternativeАльтернативная энергетика и экология (ISJAEE)Alternative Energy and Ecology (ISJAEE)1608-8298Международный издательский дом научной периодики "Спейс10.15518/isjaee.2024.04.012-024alternative-2404Research ArticleI. ВОЗОБНОВЛЯЕМАЯ ЭНЕРГЕТИКА. 1. Солнечная энергетика. 1-3-0-0 Солнечные электростанцииI. RENEWABLE ENERGY. 1. Solar energy. 1-3-0-0 Solar power plantsВерификация результатов натурных исследований и прогнозных значений по выработке солнечной энергииVerification of field research results and predicted values for solar energy productionБанныхС. М.BannykhS. M.

Сергей Михайлович Банных, аспирант

кафедра «Атомные станции и возобновляемые источники энергии»

Екатеринбург

Место работы: Научная лаборатория «Центр экологически толерантной энергетики на основе ядерных, возобновляемых и нетрадиционных источников энергии»; СРО Ассоциация «Союз «Энергоэффективность»

Образование: Уральский федеральный университет (2010 г.)

Ученая степень: -

Область научных интересов: возобновляемая энергетика, прогнозирование солнечной энергетики

Публикации: 1

Sergey Mikhailovich Bannykh, postgraduate student

Department of «Nuclear Power Plants and Renewable Energy Sources»

Ekaterinburg

Place of employment: Scientific laboratory «Center for environmentally tolerant energy based on nuclear, renewable and non-traditional energy sources; SRO Association «Union «Energy Efficiency»

Education: Ural Federal University (2010)

Academic degree: -

Scientific interests area: renewable energy, forecasting

Publications: 1

sergey.bannykh@urfu.ruЩеклеинС. Е.ShchekleinS. E.

Сергей Евгеньевич Щеклеин, д-р тех. наук, профессор, заведующий кафедрой, действительный член Международной энергетической академии

кафедра «Атомные станции и возобновляемые источники энергии»

Екатеринбург

Награды: Заслуженный энергетик России; Национальная экологическаяпремия им. В. И. Вернадского; медаль «Ветеран атомной энергетики и промышленности»

Образование: Уральский политехнический институт (1972 г.)

Область научных интересов: проблемы атомной энергетики и теплофизики двухфазных потоков; возобновляемые источники энергии

Публикации: более 500, включая 2 монографии, 80 изобретений

Н-index: 22

Sergey Evgenievich Shcheklein, Dr. Techn. Doctor of Medical Sciences, Professor, Head of the Department

Department of Nuclear Power Plants and Renewable Energy Sources

Ekaterinburg

Awards: Honored Power Engineer of Russia; V. I. Vernadsky NationalEnvironmental Award; Medal «Veteran of Nuclear Energy and Industry»

Education: Ural Polytechnic Institute (1972)

Research interests: problems of nuclear energy and thermal physics of two-phase flows; renewable energy sources

Publications: more than 500, including 2 monographs, 80 inventions

Н-index: 22

ФГАОУ ВО «УрФУ имени первого Президента России Б. Н. Ельцина»РоссияFederal State Autonomous Educational Institution of Higher Education «Ural Federal University named after the first President of Russia B. N. Yeltsin»Russian Federation202408062024041224Copyright © Международный издательский дом научной периодики "Спейс, 20242024Международный издательский дом научной периодики "СпейсМеждународный издательский дом научной периодики "Спейсhttps://www.isjaee.com/jour/about/submissions#copyrightNoticehttps://www.isjaee.com/jour/article/view/2404

   Увеличение горизонта регулирования необходимо для поддержания достаточного запаса ресурсов с целью покрытия пикового электропотребления, а также оптимизации резервов мощности и электроэнергии в изолированных энергосистемах. В настоящее время для решения данной проблемы используются два основных подхода – математическое моделирование ожидаемых уровней солнечной инсоляции на основании анализа ретроспективных массивов данных по фактическим уровням инсоляции в соответствующие периоды; актуальный прогнозный уровень инсоляции, основанный на глобальных и локальных климатических исследованиях и прогнозах. Развитие систем получения климатологической информации с использованием наземных и космических систем имеет тенденции к повышению уровня погодного прогнозирования до приемлемого для прикладных задач энергетики.

   Цель данного исследования заключается в возможности повысить точность среднесрочного прогнозирования электропотребления за счет использования метеорологических данных и кластеризации метеорологических условий.

   В работе рассмотрено использование глобальных климатических моделей для прогнозирования энерговыработки установками возобновляемой энергетики на примере солнечного модуля. Рассмотрена методика расчёта прихода солнечной радиации на наклонную площадку. Проведено сравнение прогнозных данных, полученных при помощи климатических моделей ECMWF, WRF и фактической энерговыработкой солнечного модуля. Полученные результаты свидетельствуют о высокой точности климатических моделей и возможности использовать эти данные для среднесрочного прогнозирования выработки энергии на солнечных электростанциях и, соответственно, снизить затраты топлива на компенсацию недовыработки энергии солнечными электростанциями.

   An increase in the control horizon is necessary to maintain a sufficient supply of resources in order to cover peak power consumption, as well as to optimize power and electricity reserves in isolated power systems. At present, two main approaches are used to solve this problem: mathematical modeling of the expected levels of solar insolation based on the analysis of retrospective data sets on the actual levels of insolation in the corresponding periods; current forecast level of insolation based on global and local climate research and forecasts. The development of systems for obtaining climatological information using ground-based and space-based systems tends to increase the level of weather forecasting to an acceptable level for applied energy problems.

   The purpose of this study is to improve the accuracy of medium-term forecasting of electricity consumption through the use of meteorological data and clustering of meteorological conditions.

   The paper examines the use of global climate models to predict energy production by renewable energy installations using the example of a solar module. A method for calculating the arrival of solar radiation on an inclined platform is considered. A comparison was made of the forecast data obtained using the climate models ECMWF, WRF and the actual energy production of the solar module.

прогнозированиеинсоляциясолнечная энергетикапогодакосмосклиматическая модельforecastinginsolationsolar energyweatherspaceclimate modelРабота выполнена при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации (Программа развития Уральского федерального университета в рамках Программы «Приоритет-2030») Номер гранта: FEUZ-2022-0031The work was carried out with financial support Ministries science and higher education Russian Federation (Program development Ural Federal University within the framework Programs "Priority 2030") Number grant: FEUZ-2022-0031ReferencesФедоров Е. В., Щеклеин С. Е., Акифьева Н. Н. Оценка зависимости времени нахождения энергосистемы в зоне дефицита мощности от масштабного фактора использования ветроэнергетических установок // Электрические станции. – 2018. – № 8 – С. 52-59.Fedorov E. V., Shcheklein S. E., Akifieva N. N. Estimation of the dependence of the time spent by the energy system in the power deficit zone on the scale factor of the use of wind power plants. – 2018. – No 8. – pp. 52-59.Российская Ассоциация Ветроиндустрии (РАВИ): [сайт]. URL: http://rawi.ru/ru/faq (дата обращения 12. 03. 2017).Russian Association of Wind Power Industry (RAWI): [website]. Available at: http://rawi.ru/ru/faq (accessed 12. 03. 2017).Системный оператор Единой энергетической системы : [сайт]. URL: http://so-ups.ru/ (дата обращения 15. 02. 2017).System Operator of the Unified Energy System : [website]. Available at: http://so-ups.ru/ (accessed 15. 02. 2017).Huber Matthias Integration of wind and solar power in Europe: Assessment of flexibility requirements / M. Huber, D. Dimkova, T. Hamacher // Energy. – 2014. – No. 69. – pp. 236-246.Huber Matthias Integration of wind and solar power in Europe: Assessment of flexibility requirements / M. Huber, D. Dimkova, T. Hamacher // Energy. – 2014. – No. 69. – pp. 236-246.Руданец В. С. Современные тенденции ВИЭ в мире и России // Российский внешнеэкономический вестник. – 2023. – №. 8. – С. 99-109Rudanets V. S. Sovremennye tendentsii RES v mire i Rossii [Modern trends in renewable energy sources in the world and Russia]. – 2023. – №. 8. – pp. 99-109Хорошко В. В., Аксенов О. Д., Осмоловская Т. Н., Шнейдеров Е. Н., Бруй Н. М. Прогнозирование энергетических характеристик фотоэлектрических станций методами обучения деревьев решений // Big Data and Advanced Analytics. – 2021. – № 7-1. – С. 390-394.Khoroshko V. V., Aksenov O. D., Osmolovskaya T. N., Shneiderov E. N., Bruy N. M. Prediction of energy characteristics of photovoltaic power plants by methods of training decision trees // Big Data and Advanced Analytics. – 2021. – № 7-1. – pp. 390-394.Ануфриев О. В., Воротынцев Д. В., Крапивко П. В., Тягунов М. Г. Прогноз почасовой выработки ФЭС на сутки вперед с использованием машинного обучения // В сборнике: Фёдоровские чтения – 2017. XLVII Международная научно-практическая конференция с элементами научной школы. – 2017. – С. 305-311.Anufriev O. V., Vorotyntsev D. V., Krapivko P. V., Tyagunov M. G. Forecast of hourly production of PVS for a day ahead using machine learning // In the collection: Fedorov readings. – 2017. XLVII International Scientific and Practical Conference with Elements of Scientific School. – 2017. – pp. 305-311.Воротынцев Д. В., Тягунов М. Г. Прогноз выработки электроэнергии фотоэлектрическими электростанциями (на сутки вперед) с использованием машинного обучения // Вестник Московского энергетического института. Вестник МЭИ. – 2018. – № 4. – С. 53-57.Vorotyntsev D. V., Tyagunov M. G. Forecast of electricity generation by photovoltaic power plants (day ahead) using machine learning // Bulletin of the Moscow Power Engineering Institute. MPEI Bulletin. – 2018. – № 4. – pp. 53-57.Бобыль А. В., Малышкин В. Г., Тарасенко А. Б., Теруков Е. И., Шахрай И. С., Эрк А. Ф. Анализ применимости коммерческих программ в задачах технико-экономического моделирования солнечных энергоустановок // Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства. – 2019. – № 2 (99). – С. 32-50.Bobyl A. V., Malyshkin V. G., Tarasenko A. B., Terukov E. I., Shakhrai I. S., Erk A. F. Analysis of the Applicability of Commercial Programs in the Problems of Technical and Economic Modeling of Solar Power Plants // Technologies and technical means of mechanized production of crop and livestock products. – 2019. – № 2 (99). – pp. 32-50.Snegirev, D. A., Pazderin, A. V., Samoylenko, V. O., Berdin, A. S. Short-term wind power forecasting based on gaussian process regression // 2023 6sup>th</sup> International Scientific and Technical Conference Relay Protection and Automation, RPA. – 2023.Snegirev, D. A., – Pazderin, A. V., Samoylenko, V. O., Berdin, A. S. Short-term wind power forecasting based on gaussian process regression // 2023 6sup>th</sup> International Scientific and Technical Conference Relay Protection and Automation, RPA. – 2023.Eroshenko, S. A., Khalyasmaa, A. I., Snegirev, D. A., Romanov, A. M., Butusov, D. N. The impact of data filtration on the accuracy of multiple time-domain forecasting for photovoltaic power plants generation // Applied Sciences (Switzerland), 2020, 10(22), p. 1-22, 8265.Eroshenko, S. A., Khalyasmaa, A. I., Snegirev, D. A., Romanov, A. M., Butusov, D. N. The impact of data filtration on the accuracy of multiple time-domain forecasting for photovoltaic power plants generation // Applied Sciences (Switzerland), 2020, 10(22), pp. 1-22.Khalyasmaa, A., Eroshenko, S., Chung Tran, D., Denis, S. Photovoltaic power plant production operational forecast based on its short-term forecasting model // Proceedings of the International Conference on Smart Technologies in Computing, Electrical and Electronics, ICSTCEE 2020, 2020, с. 560-563, 9276846.Khalyasmaa, A., Eroshenko, S., Chung Tran, D., Denis, S. Photovoltaic power plant production operational forecast based on its short-term forecasting model // Proceedings of the International Conference on Smart Technologies in Computing, Electrical and Electronics, ICSTCEE 2020, 2020, рр. 560-563, 9276846.Киселева С. В., Лисицкая Н. В., Фрид С. Е. Прогнозирование выработки солнечных станций и фотоэлектрических установок: основные подходы и результативность // Альтернативная энергетика и экология (ISJAEE). – 2020. – №. 7-18. – С. 24-42.Kiseleva S. V., Lisitskaya N. V., Frid S. E. Forecasting the production of solar stations and photovoltaic installations: basic approaches and effectiveness. – 2020. – №. 7-18. – pp. 24-42.Мустафаев А. Г. Нейросетевая модель прогнозирования уровня солнечной энергии для задач альтернативной энергетики // Программные системы и вычислительные методы. – 2016. – №. 2. – С. 150-157.Mustafaev A. G. Neural network model of forecasting the level of solar energy for problems of alternative energy. – 2016. – №. 2. – pp. 150-157.Е. А., Энгель Н. Е. Методы машинного обучения для задач прогнозирования и максимизации выработки электроэнергии солнечной электростанции // Вестник ВГУ. Серия: Системный анализ и информационные технологии. – 2023. – №. 2. – С. 146-170.Engel E. A., Engel N. E. Methods of Machine Learning for Forecasting and Maximizing the Generation of Electricity of a Solar Power Plant. Series: System Analysis and Information Technologies. – 2023. – №. 2. – pp. 146-170.Абруков, В. С., Кочаков, В. Д., Абруков, С. В., Ануфриева, Д. А., Васильев, А. И., & Смирнов, А. В. (2017). Интеллектуальная система прогнозирования работы солнечных электростанций. Международный научный журнал Альтернативная энергетика и экология, (16-18), 30-42.Abrukov, V. S., Kochakov, V. D., Abrukov, S. V., Anufrieva, D. A., Vasiliev, A. I., & Smirnov, A. V. (2017). Intelligent system for predicting the operation of solar power plants. International Scientific Journal Alternative Energy and Ecology, (16-18), pp. 30-42.Погода и климат – мониторинг погоды и климата: [сайт]. URL: http://pogodaiklimat.ru/ (дата обращения 10. 02. 2017).Weather and climate – weather and climate monitoring: [website]. Available at: http://pogodaiklimat.ru/ (accessed 10. 02. 2017).Виссарионов В. И., Дерюгина Г. В., Кузнецова В. А., Малинин Н. К. Солнечная энергетика : учеб. пособие для вузов. М.: Издательский дом МЭИ, 2008. – 320 с.Vissarionov V. I., Deryugina G. V., Kuznetsova V. A., Malinin N. K. Solnechnaya energetika : ucheb. Manual for Higher Educational Institutions. Moscow, MPEI Publ., 2008. – 320 p.Денисов К. С., Велькин В. И., Тырсин А. Н. Решение задачи комплексного энергоснабжения. Денисов, К. С. Решение задачи комплексного энергоснабжения автономного потребителя с целью уменьшения экономических затрат // Вестник ЮУрГУ. Серия «Энергетика». – 2019. – Т. 19, № 3. – С. 84-92.Denisov K. S., Velkin V. I., Tyrsin A. N. Solving the problem of integrated power supply. Denisov, K. S. Solving the Problem of Complex Energy Supply of an Autonomous Consumer with the Purpose of Reducing Economic Costs. «Energy» series. – 2019. – Vol. 19, No 3. – pp. 84-92.Щеклеин, С. Е., Матвеев, А. В., Белобородов, И. В., Немихин, Ю. Е., & Власов, В. В. Исследование эффективности фотоэлектрической станции, интегрированной в энергосистему, в годовом цикле // Международный научный журнал Альтернативная энергетика и экология, № 11-12 (199-200), 2016, с. 37-51.Shcheklein, S. E., Matveev, A. V., Beloborodov, I. V., Nemikhin, Yu., Vlasov V. V. Study of the efficiency of a photovoltaic plant integrated into the power system in the annual cycle // International Scientific Journal Alternative Energy and Ecology, No 11-12 (199-200), 2016, pp. 37-51.Windy.com // [Электронный ресурс]. Режим доступа: windy.com / (дата обращения 10. 10. 2023).Windy.com // [Electronic resource]. Access mode: windy.com / (date of access 10. 10. 2023).Meteoprog.com // [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.meteoprog.com/ru-UA/meteograms/Ekaterinburg/ / (дата обращения 10. 10. 2023).Meteoprog.com // [Electronic resource]. Available at: https://www.meteoprog.com/ru-UA/meteograms/Ekaterinburg/ / (accessed 10. 10. 2023).ВИЭСХ // [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://viesh.ru/pre/catalog// (дата обращения 31. 10. 2023).VIESH // [Elektronnyi resurs]. Available at: https://viesh.ru/pre/catalog// (accessed 31. 10. 2023).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.