Прогнозирование и оценка выработки энергии на солнечных станциях: состояние проблемы и тенденции развития
Работая с нашим сайтом, вы даете свое согласие на использование файлов cookie. Это необходимо для нормального функционирования сайта, показа целевой рекламы и анализа трафика. Статистика использования сайта отправляется в «Яндекс» и «Google»
Научный журнал Моделирование, оптимизация и информационные технологииThe scientific journal Modeling, Optimization and Information Technology
cетевое издание
issn 2310-6018

Прогнозирование и оценка выработки энергии на солнечных станциях: состояние проблемы и тенденции развития

idАжмухамедов И.М., idЛоба И.С., idМачуева Д.А.

УДК 004.942:621.311
DOI: 10.26102/2310-6018/2024.44.1.008

  • Аннотация
  • Список литературы
  • Об авторах

Рассматриваются актуальные вопросы, связанные с проблемой расчетов и прогнозирования при выработке солнечной электроэнергии как возобновляемого источника энергии. Для обнаружения проблем выявлены исходные данные для моделирования и их источники. Источники исходных данных для моделирования систематизированы, и для каждого приведен пример. Анализ состояния мирового энергетического рынка и положение государственной политики в области энергетики в России показал, что необходимо уделять внимание вопросам солнечной энергии и решать проблемы прогнозирования выработки электроэнергии. Это связано не только с доступностью ресурсов, но и экологичностью. Рассмотрена классификация существующих моделей и методов прогнозирования выработки энергии солнечной электростанции (СЭС). Существующие методики позволяют производить расчеты по прогнозированию мощности выработки электроэнергии, но приводят средние показатели за год. Требуются новые технологические и инновационные методы для решения существующей проблемы. Представлены ключевые факторы и аспекты внедрения и эксплуатации солнечной электростанции. Главной сложностью в прогнозировании является учет множества нелинейных характеристик. Предложена попытка решить данную проблему. Сделан обзор состояния проблемы и тенденций развития солнечной энергетики, среди которых определены основные проблемы и намечены пути решения.

1. Yang D. History and trends in solar irradiance and PV power forecasting: A preliminary assessment and review using text mining. Solar Energy. 2018;168:60–101. DOI: 10.1016/j.solener.2017.11.023.

2. Iheanetu K.J. Solar photovoltaic power forecasting: a review. Sustainability. 2022;14(24).

3. Обухов С.Г., Плотников И.А. Имитационная модель режимов работы автономной фотоэлектрической станции с учетом реальных условий эксплуатации. Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2017;6:38–51.

4. Бабаев Б.Д. Расчет выработки электроэнергии местной солнечной электростанцией при оптимальных параметрах. Вестник Дагестанского государственного университета. 2021;3:21–28.

5. Шакиров В.А., Яковкина Т.Н., Курбацкий В.Г. Методика оценки выработки электроэнергии солнечными электростанциями с использованием данных многолетних наблюдений метеостанций. Вестник Иркутского государственного технического университета. 2020;24(4):858–875.

6. Карамов Д.Н. Математическое моделирование солнечной радиации с использованием многолетних метеорологических рядов, находящихся в открытом доступе. Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2017;6:28–37.

7. 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;48(3):4–10.

8. Киселева С.В., Лисицкая Н.В., Фрид С.Е. Прогнозирование выработки солнечных станций и фотоэлектрических установок: основные подходы и результативность. Международный научный журнал «Альтернативная энергетика и экология». 2020;07-18:24–43.

9. Alrashidi M., Rahman S. Short-term photovoltaic power production forecasting based on novel hybrid data-driven models. Journal of Big Data. 2023;10:26.

10. Зацаринная Ю.Н., Реутин Г.В, Курилов С.С., Исаева О.В., Ковалев Г.С. Прогнозирование выработки электроэнергии фотоэлектрической станции методами машинного обучения. Известия высших учебных заведений. Проблемы энергетики. 2023;3:81–92.

11. Дмитриенко В.Н., Лукутин Б.В. Методика оценки энергии солнечного излучения для фотоэлектростанции. Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2017;5:49–55.

12. Ильичев В.Ю., Юрик Е.А. Расчет характеристик солнечных электростанций с применением программного модуля PVlib. Научное обозрение. Технические науки. 2020;6:26–30.

13. Marques A. Is renewable energy effective in promoting growth? Energy Policy. 2012;46(1):434–442.

Ажмухамедов Искандар Маратович
доктор технических наук

ORCID |

Астраханский государственный университет им. В.Н. Татищева

Астрахань, Российская Федерация

Лоба Инна Сергеевна

Email: lobainna@mail.ru

ORCID |

Армавирский государственный педагогический университет

Армавир, Российская Федерация

Мачуева Дина Алуевна
кандидат технических наук, доцент

ORCID |

Грозненский государственный нефтяной технический университет им. акад. М.Д. Миллионщикова

Грозный, Российская Федерация

Ключевые слова: солнечная энергия, возобновляемые источники энергии, аспекты и эксплуатация внедрения солнечной электростанции, прогнозирование выработки солнечной энергии, методы прогнозирования

Для цитирования: Ажмухамедов И.М., Лоба И.С., Мачуева Д.А. Прогнозирование и оценка выработки энергии на солнечных станциях: состояние проблемы и тенденции развития. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2024;12(1). URL: https://moitvivt.ru/ru/journal/pdf?id=1499 DOI: 10.26102/2310-6018/2024.44.1.008

569

Полный текст статьи в PDF

Поступила в редакцию 12.01.2024

Поступила после рецензирования 06.02.2024

Принята к публикации 13.02.2024

Опубликована 31.03.2024