Использование открытой метеорологической информации для прогнозирования энерговыработки ФЭС на месяц вперед. Экспериментальное исследование

Для повышения надежности энергоснабжения в автономных энергетических системах требуется расши­рение временного диапазона регулирования. Это необходимо для создания адекватного резерва ресурсов, спо­собного компенсировать пиковые нагрузки и эффективно управлять резервной мощностью. В настоящее время существует два ключевых метода решения данной проблемы. Первый метод основан на математическом мо­делировании предполагаемого уровня солнечной инсоляции путем анализа исторических данных о реальных уровнях инсоляции в прошлом. Второй метод опирается на актуальные прогнозы инсоляции, разработанные с учётом глобальных и региональных климатических исследований и прогнозов. Помимо этого, совершенст­вование систем сбора климатической информации посредством наземных и космических средств наблюдения способствует увеличению точности метеорологических прогнозов, что делает их применимыми в практических задачах энергетической отрасли.

Работа посвящена исследованию возможностей повышения точности среднесрочного прогнозирования энерговыработки солнечными электростанциями с использованием метеорологических данных и кластерно­го анализа метеорологических условий. Основная цель исследования проверить эффективность косвенного метода прогнозирования, который основывается на открытых метеорологических данных, таких как солнечная инсоляция и облачность.

В статье исследуется использование глобальных климатических моделей для прогнозирования энерговыра­ботки солнечных электростанций. Приводится методика расчета прихода солнечной радиации на поверхность, расположенную под углом к горизонту.

Представлены результаты экспериментов, проведенных на действующей солнечной электростанции ФСНИЭС-65, расположенной на южном фасаде учебного корпуса Уральского федерального университета в Екатеринбурге. В ходе эксперимента сравнивались прогнозные значения солнечной инсоляции и облачности, полученные с помощью климатической модели Integrated Forecast System (IFS), с фактической энерговыработ­кой солнечной электростанции за среднесрочный период. Были построены графики зависимости фактической и прогнозной мощности, а также рассчитаны отклонения прогноза.

Результаты показывают высокую точность климатических моделей в среднесрочном прогнозировании и возможность их использования для снижения затрат на компенсацию недовыработки энергии солнечными элек­тростанциями

1. 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.

2. Денисов К. С. Решение задачи комплексного энергоснабжения автономного потребителя с целью уменьшения экономических затрат / К. С. Денисов, В. И. Велькин, А. Н. Тырсин // Вестник ЮУрГУ. Серия «Энергетика». – 2019. – Т. 19, № 3. – С. 84-92.

3. Белобородов И. В., Щеклеин С. Е., Немихин Ю. Е. Исследование работы сетевой фотоэлектрической станции // «Энерго- и ресурсосбережение. Энергообеспечение. Нетрадиционные и возобновляемые источники энергии». –2015.

4. Банных С. М., Щеклеин С. Е. Верификация результатов натурных исследований и прогнозных значений по выработке солнечной энергии // Альтернативная энергетика и экология (ISJAEE). – 2024. – № 04 (421). – С. 12-24.

5. Киселёва C. В., Лисицкая Н. В., Фрид С. Е. Прогнозирование выработки солнечных станций и фотоэлектрических установок: основные подходы и результативность // Альтернативная энергетика и экология (ISJAEE). – 2020. – № 07-18 (330-341). – C. 24-43.

6. Windy.com // [Электронный ресурс]. Режим доступа: windy.com / (дата обращения 18.11.2024).

7. DELTA // [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://delta-solar.ru/product/solnechnye-moduli/delta-nxt/delta-nxt-500-66-2-m10-hc/ (дата обращения 10.09.2024).

8. Снегирев Д. А. [и др.] Особенности прогнозирования выработки электроэнергии солнечными электростанциями / Д. А. Снегирев [и др.] // Электроэнергетика глазами молодёжи – 2017: науч. тр. VIII Междунар. молод. науч. -техн. конф. Самара. – 2017. – Т. 3. – С. 139-142.

9. Снегирев Д. А., Ерошенко С. А., Валиев Р. Т., Хальясмаа А. И. Возможности алгоритмической реализации краткосрочного прогнозирования выработки солнечных электростанций // Международная научная конференция по проблемам управления в технических системах. – 2017. – Т. 1. – С. 236-239.

10. Ерошенко С. А., Хальясмаа А. И., Снегирев Д. А. Подходы к прогнозированию плотности потока энергии солнечного излучения для СЭС // Энергоэксперт. – 2017. – № 5. – С. 28-31.

11. Толстых М. А., Фролов А. В. Некоторые современные проблемы численного прогноза погоды // Известия РАН. ФАО. – 2005. – Т. 41. – № 3. – С. 315-327.

12. Тюньков Д. А., Сапилова А. А., Грицай А. С., Алексеенко Д. А., Хамитов Р. Н. Методы краткосрочного прогнозирования выработки электрической энергии солнечными электростанциями и их классификация // «Электротехнические системы и комплексы». – 2020. – № 3 (48). – С. 4-10. DOI: 10.18503/2311-8318-2020-3(48)-4-10.

13. Гаак А. В. Прогнозирование солнечной энергии для потребителей электрической энергии // Актуальные вопросы энергетики. Материалы Всероссийской научно-практической конференции с международным участием. – Омск. – 2015. – С. 138-143.

14. 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.

15. 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.

16. Жигалкин А. В., Старченко Д. В. Анализ проблем прогнозирования выработки мощности от альтернативных источников энергии // Электроэнергетика глазами молодежи-2019. Материалы юбилейной Х Международной научно-технической конференции. – Т. 1. – 2019. –С. 162-165.

17. Ковалев В. З., Хамитов Р. Н., Тюньков Д. А. Спектральный анализ ретроспективных данных выработки электрической энергии солнечными электростанциями // Научные труды КубГТУ. – № 3. – 2019.

18. Грицай А. С. Гибридный метод краткосрочного прогнозирования потребления электрической энергии для энергосбытового предприятия с учетом метеофакторов: дисс. канд. техн. наук. – Омск. – 2017. – 153 с.

19. Энгель Н. Е., Энгель Е. А. Сравнение современных интеллектуальных методов прогнозирования выработки электроэнергии солнечной электростанции // Инженерные технологии: традиции, инновации, векторы развития: материалы VIII Всероссийской научно-практической конференции с международным участием (Абакан, 14-16 ноября 2022 г.). – 2022. – С. 61-62.

20. Макамбаев Т. Х., Велькин В. И. Прогнозирование выработки энергии электростанцией на основе солнечных ФЭП с использованием машинного обучения // WORLD SCIENCE: PROBLEMS AND INNOVATIONS: сборник статей XXXI Международной научно-практической конференции: в 4 ч., Пенза, 30 мая 2019 года. Часть 2. – Пенза: «Наука и Просвещение» (ИП Гуляев Г. Ю.), 2019. – С. 36-38.