<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Передбачення погодинної генерації електроенергії фес з врахуванням прогнозу хмарності

Вантажиться...
Ескіз

Дата

Науковий керівник

Редактор

Інші учасники

Відповідальний

ORCID

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

DOI

Альтернативна назва

Анотація

Здійснено систематизацію даних генерації електроенергії фотоелектростанції за період від 2020 по 2022рр, здійснено вибірку даних прогнозу погоди за аналогічний період. Проведено аналіз закономірностей зміни генерації електроенергії. Отриманий датасет дозволив здійснити прогнозування генерації електроенергії для відповідної фотоелектростанції з врахуванням прогнозу погоди та без, дослідити різні підходи системного аналізу для отримання мінімальної похибки в прогнозі генерації.
Systematization of electricity generation data of the photo power plant for the period from 2020 to 2022, sampling of weather forecast data for the same period was carried out. The obtained dataset made it possible to forecast the generation of electricity for the corresponding solar power plant with and without taking into account the weather forecast, to investigate different approaches of system analysis to obtain the minimum error in the forecast of generation.

Опис

УДК

Тип документа

Мова

ISSN

Серія, номер

ISBN

ББК

Інші ідентифікатори

Пов’язані матеріали

Спонсорська підтримка

Правовласник

Бібліографічний опис

Бартецький А. А. Передбачення погодинної генерації електроенергії фес з врахуванням прогнозу хмарності [Електронний ресурс] / А. А. Бартецький, М. Ю. Гнатюк, І. С. Кручай // Матеріали LIІ науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 21-23 червня 2023 р. – Електрон. текст. дані. – 2023. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2023/paper/view/18504.

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (4)

  1. Закон України про ринок електричної енергії (Відомості Верховної Ради (ВВР), 2017, №27-28, ст. 312). URL:http://zakon2.rada.gov.ua/laws/show/2019-19.Atmega16 Technical Reference Manual – [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: http://www.atmel.com/Images/doc2466.pdf
  2. Ноутбук kaggle [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://www.kaggle.com/code/pythonafroz/solar-power-generation-forecast-with-99-auc
  3. Архів метеоданних [Електронний ресурс] Режим доступу :https://meteopost.com/weather/archive/
  4. Документація бібліотеки RandomForestRegressor [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.RandomForestRegressor.html