З моменту запровадження відповідальності за небаланси для виробників електроенергії з ВДЕ, з кожним роком росте інтерес до систем прогнозування виробництва електроенергії. Головна вимога — точність прогнозу для мінімізації небалансів. Які існують методи прогнозування? Завдяки чому досягається точність прогнозу? Яку роль відіграє компетентний та надійний постачальник послуги прогнозування відпуску електроенергії з ВДЕ? Про це і не тільки розповідає Григорій Гуцол, керівник групи прогнозування обсягів електричної енергії групи компаній KNESS.
Завдяки чому досягається точність прогнозу?
Для формування прогнозу відпуску електроенергії сонячними електростанціями варто врахувати ряд факторів: особливості форми та розташування станції, протяжність станції з півночі на південь та з заходу на схід, кут нахилу панелей, запиленість панелей, перелік, тип та стан обладнання станції. Проте найважливіший фактор, який впливає на точність прогнозу генерації, — це прогноз метеопараметрів, зокрема сонячної інсоляції на поверхні фотоелектричного модуля, на яку, своєю чергою, має вирішальний вплив рівень хмарності, оскільки значення рівня інсоляції на похилій площині можна отримати розрахунковим шляхом фактично без похибки. Аналітика показує, що 95% усіх відхилень обсягів електроенергії між прогнозними та фактичними значеннями спричинено похибкою прогнозу метеопараметрів.
Які існують способи прогнозування?
Метод Total sky imagery — дозволяє досить точно прогнозувати виробництво електроенергії, але лише на пів години наперед. Метод передбачає послідовне фотографування хмар, їхній аналіз (товщина, вид, швидкість, напрям руху хмар) та здійснення розрахунків генерації на основі отриманих даних з урахуванням потужності опромінення. Проте точність прогнозу на горизонт більш ніж 2 години знижується через те, що важко передбачити розвиток руху хмарного поля, а також зміну геометрії хмар. Окрім того, технічне обладнання, яке використовується у цьому підході, досить дороговартісне.
Метод вивчення знімків з космосу — дозволяє отримати дані для аналізу хмарності на великих територіях й розрахувати прогноз на 6 год наперед. Прогнози сонячного проміжку дня отримують за допомогою обробки супутникових знімків у реальному часі, що надходять із декількох геостаціонарних супутників. Цей метод потребує використання потужної обчислювальної техніки.
Чисельні способи прогнозу погоди або NWP передбачають використання спеціалізованого програмного забезпечення, яке формує прогноз завдяки математичним та фізичним алгоритмам. Для цього потрібен великий масив точних вихідних даних, зібраних у ході метеорологічних досліджень. Таким чином можна спрогнозувати генерацію сонячної електростанції більше ніж на 2 тижні наперед.
Розробкою програмного забезпечення для прогнозування генерації сонячних електростанцій група компаній KNESS почала займатись ще у 2016 році, коли з’явилися перші проєкти механізмів роботи нової моделі ринку електроенергії, згідно з якими і передбачалось встановлення відповідальності за врегулювання небалансів для виробників за “зеленим” тарифом. Відповідно, описані вище методи також аналізувалися та тестувалися нашою командою для створення оптимального рішення з прогнозування обсягів відпуску електроенергії ВДЕ.
Який метод прогнозування є найоптимальнішим на наш погляд?
KNESS здійснює прогнозування виробітку електроенергії за допомогою власної розробленої системи PV.Forecast, у яку інтегровано комплекс математичних та статистичних моделей у поєднанні зі штучним інтелектом. Ця система використовує різні вхідні дані, такі як: історичні дані виробництва електроенергії, набір метеоданих, а також інші фактори, які можуть впливати на виробництво електроенергії, серед яких — відключення енергії, обслуговування електростанцій тощо.
Перевага цієї системи полягає у тому, що нейромережа навчається на даних кожного конкретного енергооб’єкта з урахуванням його особливостей і видає близький до точного результат прогнозування на різні часові горизонти.
Використання штучного інтелекту дозволяє підвищувати точність прогнозів генерування ФЕС зі збільшенням терміну експлуатації комплексу. Середньозважена річна похибка системи прогнозування для нової станції становить близько 18-20% для прогнозування генерування ФЕС на наступний день. Уточнення прогнозованого графіку дозволяє зменшити похибку до 9-12%
З яких етапів складається прогнозування з використанням нейромережі у системі PV.Forecast?
Збір даних: збір різноманітних даних (Meteo Soft), що стосуються виробництва електроенергії, та факторів, які можуть впливати на нього, наприклад: погода, характеристики обладнання, потужність станцій тощо.
Підготовка даних: очищення, нормалізація і валідація даних для подальшого використання нейромережею.
Побудова нейромережі: створення нейромережі з використанням алгоритмів машинного навчання, таких як рекурентні нейронні мережі (RNN) та глибокі нейронні мережі (DNN).
Тренування моделі: навчання нейромережі на історичних даних для визначення взаємозв’язків між вхідними даними і виробництвом електроенергії.
Прогнозування: використання навченої моделі для прогнозування майбутнього виробництва електроенергії на основі вхідних даних (Forecast Soft).
Переваги системи прогнозування PV.Forecast by KNESS
Висока точність: нейромережі можуть виявити складні, неочевидні зв’язки між вхідними даними та виробництвом електроенергії, а також врахувати багато різних факторів, які впливають на генерацію.
Автоматизація: система працює автоматично після навчання, що дозволяє зменшити втручання людини в процес прогнозування.
Горизонт прогнозування: система надає можливість прогнозувати торгові графіки від 2 годин наперед до 31 дня наперед, що дозволяє виробнику ВДЕ вчасно планувати роботу та оптимізувати роботу ФЕС.
Здатність адаптації: нейромережі можуть швидко адаптуватися до змінних умов, таких як погода, що робить їх ефективними для коригування прогнозів у реальному часі.
Врахування багатьох факторів: система може враховувати багато різних факторів, які впливають на виробництво електроенергії, що дозволяє зробити більш точні прогнози.
Усі ці переваги роблять систему прогнозування виробництва електроенергії PV.Forecast з використанням нейромережі важливим інструментом для оптимізації виробництва та постачання електроенергії.
Яку роль відіграє компетентний та надійний постачальник послуги прогнозування генерації з ВДЕ?
Станом на сьогодні користувачами послуги прогнозування генерації від KNESS Energy, компанії, що входить до групи KNESS, є більш ніж 160 об’єктів генерації, сумарною потужністю більш ніж 1030 МВт. Наша компанія пропонує повний спектр послуг, пов’язаних з прогнозуванням, який, серед іншого, включає автоматизовану подачу прогнозних графіків через програмне забезпечення Distribution Soft.
Що ми пропонуємо:
Для виробника, який входить у балансуючу групу ДП “Гарантований покупець”:
- Розрахунок прогнозу на горизонт до 7 днів наперед з його завантаженням до особистого кабінету на платформі ДП “Гарантований покупець”.
- Щогодинне внутрішньодобове оновлення прогнозного графіку.
- Оперативне врахування у прогнозних графіках планові та аварійні заявки.
- Доступ до персонального кабінету в PV. SCADA з аналітикою прогнозних даних та щомісячним звітом щодо роботи системи прогнозування PV.Forecast.
- Розрахунок вартості врегулювання небалансів.
У випадку продажу виробленої ФЕС електроенергії на ринку двосторонніх договорів (відповідно ФЕС не у складі балансуючої групи ДП “Гарантований покупець”):
- Розрахунок прогнозу за 2 доби (Д-2), що передують торговому дню (Д).
- Завантаження торгового графіку до системи управління ринком MMS.
- Відправлення торгового графіку на електронну адресу замовника та покупця е/е.
- Розрахунок довгострокового прогнозу на наступний місяць.
Переваги системи подання прогнозних графіків Distribution Soft від Kness Energy
Автоматичність: система Distribution Soft від Kness Energy автоматично оновлює торгові графіки, забезпечуючи безперервність в постачанні електроенергії. Виробнику ВДЕ не потрібно витрачати час і ресурси на ручне оновлення графіків.
Щогодинне уточнення: внутрішньодобове уточнення щогодини дозволяє нам коригувати графіки в реальному часі з максимально можливим горизонтом уточнення, згідно з чинним законодавством, щоб враховувати зміни у виробництві енергії.
Автономність: завдяки безперебійній роботі системи виробник ВДЕ завжди отримує точні та актуальні прогнози, мінімізуючи ризики великих фінансових втрат.
Підтримка клієнтів: Kness Energy надає висококваліфіковану підтримку своїм клієнтам, а наші експерти — готові відповісти на всі запити.
Чому виробники ВДЕ обирають нас?
Досвід: наша компанія має широкі знання та багаторічний досвід у сфері прогнозування виробництва електроенергії.
Точність та надійність: наші прогнози базуються на сучасних технологіях з використанням нейромереж та статистичних методах, що дозволяють нам досягати високої точності.
Ефективність: наші рішення спрямовані на ефективне управління енергетичними ресурсами, що допомагають для власників бізнесу зменшити витрати та підвищити прибутковість.
Індивідуальний підхід: ми надаємо індивідуальний підхід до кожного клієнта, розробляючи рішення, які відповідають конкретним вимогам.
Комплексні послуги: Kness Energy пропонує повний спектр послуг, пов’язаних з прогнозуванням.
Інновації: ми завжди в курсі останніх технологічних та індустріальних тенденцій. Наша компанія постійно оновлює підходи та інструменти, щоб завжди надавати найкращі рішення.
Більше ви можете дізнатися на сайті.
