- Номер
- Журнал СФУ. Техника и технологии. 2024 17 (4)
- Авторы
- Энгель, Е. А.; Энгель, Н. Е.
- Контактная информация
- Энгель, Е. А.: ФГБОУ ВО «Хакасский государственный университет им. Н. Ф. Катанова» Российская Федерация, Абакан; Энгель, Н. Е.: ФГБОУ ВО «Хакасский государственный университет им. Н. Ф. Катанова» Российская Федерация, Абакан
- Ключевые слова
- прогнозирование вырабатываемой электроэнергии солнечной электростанции; рекуррентные нейросети; механизм внимания; модифицированная нечеткая нейросеть; UML; forecasting of a solar power plant production; recurrent neural networks; attention mechanism; modified fuzzy neural network; UML
- Аннотация
Прогноз вырабатываемой электроэнергии солнечной электростанции позволяет эффективно и безопасно управлять электрическими сетями, интегрирующими сегмент солнечной энергетики. Рынок «сутки вперед» покупает по штрафным тарифам электроэнергию солнечных электростанций, отклоняющуюся более чем на 5 % максимальной мощности солнечной электростанции от предоставляемого почасового макета рынка «сутки вперед» ее выработки. Проведенный анализ существующего программного обеспечения показал отсутствие доступного программного обеспечения для эффективного прогнозирования выработки солнечной электростанции. В данном исследовании разработана, апробирована и реализована технология непрямого прогнозирования вырабатываемой электроэнергии солнечной электростанции на основе модифицированной нечеткой нейросети с механизмом внимания. Разработаны UML диаграмма классов и блочно-модульная архитектура интеллектуальной технологии непрямого прогнозирования солнечной электростанции, обеспечивающая ее гибкость и легкую модификацию. Апробация интеллектуальной технологии непрямого прогнозирования выработки солнечной электростанции отражает ее эффективные, робастные результаты и целесообразность ее применения для автоматического построения макетов рынка «сутки вперед»
- Страницы
- 464–473
- EDN
- JKWKAW
- Статья в архиве электронных ресурсов СФУ
- https://elib.sfu-kras.ru/handle/2311/153186
Эта работа лицензируется по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License (CC BY-NC 4.0).