Журнал СФУ. Техника и технологии / Основные подходы прогнозирования выработки ветровых электростанций и их результативность

Полный текст (.pdf)
Номер
Журнал СФУ. Техника и технологии. 2026 19 (4)
Авторы
Игнатьев, Е. В.; Дерюгина, Г. В.; Голубков, У. Ф.
Контактная информация
Игнатьев, Е. В.: Московский энергетический институт (Российская Федерация, Москва); Дерюгина, Г. В. : Московский энергетический институт (Российская Федерация, Москва); Голубков, У. Ф. : Московский энергетический институт (Российская Федерация, Москва)
Ключевые слова
ветровая энергия; прогнозирование; оптимизация; гибридные методы; ошибка прогнозирования; wind energy; forecasting; optimization; hybrid methods; forecasting error
Аннотация

В статье проводится анализ основных методологических подходов к прогнозированию выработки электроэнергии ветровыми электростанциями (ВЭС). Модели прогнозирования классифицируются по временным горизонтам (краткосрочные прогнозы и прогнозы среднемноголетней выработки) и методологии их построения (физические, статистические и гибридные методы). Физические модели основываются на численных прогнозах погоды (ЧПП) и характеристиках ВЭС (включающих характеристики оборудования ВЭС; описание площадки ВЭС; схему размещения ВЭУ на площадке ВЭС и т.д.), не требуют обучения на исторических данных и обеспечивают высокую точность при среднесрочном и долгосрочном прогнозировании. Статистические модели используют регрессионные методы и методы машинного обучения для выявления закономерностей между множеством влияющих переменных, что делает их наиболее эффективными для краткосрочных прогнозов, однако они требуют больших объемов качественных данных. Гибридные модели объединяют преимущества физических и статистических методов, включая современные подходы, такие как ансамблевое обучение и нейросетевые алгоритмы, что позволяет повысить точность прогнозов и их адаптивность. В статье представлен обзор современных исследований в области прогнозирования выработки электроэнергии ВЭС и ключевые метрики оценки точности прогнозов. Отмечены основные проблемы, связанные с обработкой данных, необходимостью стандартизации подходов к оценке моделей, а также перспективные направления развития прогнозных методов с учетом современных вычислительных возможностей и увеличения доступных объемов данных

Страницы
437–449
EDN
FGFHBE
Статья в архиве электронных ресурсов СФУ
https://elib.sfu-kras.ru/handle/2311/158564

Лицензия Creative Commons Эта работа лицензируется по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License (CC BY-NC 4.0).