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

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.