Брежнев Игорь Вадимович, аспирант
ул. 50 лет Октября, д. 94, г. Курск 305040
Igor V. Brezhnev, Postgraduate
50 Let Oktyabrya Str. 94, Kursk 305040
Чернецкая Ирина Евгеньевна, доктор технических наук, заведующий кафедрой вычислительной техники
ул. 50 лет Октября, д. 94, г. Курск 305040
Irina E. Chernetskaya, Dr. Sci. (Engineering), Head of the Department of Computer Science
50 Let Oktyabrya Str. 94, Kursk 305040
Цель исследования. С увеличением доли генерации на основе солнечных станций в распределительных сетях растут требования к качеству поставляемой электроэнергии, так как нестабильность солнечной генерации непосредственно влияет на нагрузку сети и параметры напряжения электроэнергии, поставляемой потребителю.
Цель исследования — экспериментальная проверка методов прогноза выработки солнечной станции на ближайшие сутки с почасовым планированием, при котором можно связать величину ошибки прогноза с показателями качества электроэнергии по ГОСТ 32144-2013.
Методы. Для решения поставленной задачи выполнено сравнительное исследование трёх подходов: моделей ARIMA/ARIMAX, ансамбля Random Forest и гибридной схемы STL+RF. Во всех вариантах анализировалось влияние метеорологических факторов на точность прогноза солнечной генерации.
Результаты. Установлено, что включение погодных данных существенно повышает качество прогноза по сравнению с моделями, использующими только историю потребления. Лучшие результаты показала гибридная модель STL+RF с метеорологическими признаками, которая обеспечила оптимальный компромисс между точностью и стабильностью прогноза. Данная оценка показывает, что в задачах управления режимами сети применение гибридных моделей должно быть более оправданно, чем использование толькo статистических моделей.
Заключение. Предложенный подход может быть использован как основа для систем раннего предупреждения о рисках ухудшения качества электроэнергии в сетях с высокой долей возобновляемых источников энергии. Практическая ценность работы состоит в увязке результатов прогнозирования солнечной генерации с нормативными требованиями ГОСТ 32144-2013 и задачами диспетчерского управления.
Purpose of research. With the increasing share of generation from solar plants in distribution networks, the requirements for the quality of supplied electricity are growing, as the instability of solar generation directly affects the network load and the voltage parameters of the electricity supplied to the consumer. The purpose of the research is experimental validation of methods for forecasting the output of a PV plant for the next day with hourly planning, which makes it possible to link the magnitude of the forecast error with the electric power quality indicators according to GOST 32144-2013.
Methods. To solve this problem, a comparative study of three approaches was carried out: ARIMA/ARIMAX models, the Random Forest ensemble, and the hybrid STL+RF scheme. In all cases, the influence of meteorological factors on the accuracy of solar generation forecasting was analyzed.
Results. It was found that the inclusion of weather data significantly improves the forecast quality compared to models using only the history of consumption. The best results were shown by the hybrid STL+RF model with meteorological features, which provided an optimal compromise between forecast accuracy and stability. This assessment shows that in the tasks of network operation management, the use of hybrid models is more justified than the use of statistical models alone.
Conclusion. The proposed approach can be used as a basis for early warning systems for the risks of electric power quality deterioration in networks with a high share of RES. The practical value of the work lies in linking the results of solar generation forecasting with the regulatory requirements of GOST 32144-2013 and the tasks of dispatch control.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.