Predicting the Power Generation Renewable Energy Sources by using ANN

Abstract

У цій роботі представлено аналіз спадної тенденції в прогнозі викидів CO2. Наведено різні причини скорочення викидів CO2 в Україні; одна з них — збільшення генерації відновлюваними джерелами енергії (ВДЕ). З іншого боку, це створює нову проблему нестабільності компенсації генерації потужності ВДЕ. Представлено засоби забезпечення балансової надійності енергосистеми в умовах інтеграції ВДЕ. Встановлення зарядних станцій для електромобілів та використання водневих технологій і сучасних накопичувачів може забезпечити баланс електромережі. Також зменшення відхилення поточного (реального) значення від прогнозованого значення генерації потужності є способом компенсації небалансу потужності. У цій роботі запропоновано прогнозування генерації потужності для фотоелектричних електростанцій за допомогою бібліотеки адаптивних нейронечітких систем виведення (ANFIS) у MATLAB з урахуванням метеорологічних чинників.

The analysis of decreasing trend in prediction of CO2 emission is presented in this paper. Different reasons of CO2 reduction in Ukraine are presented; one is by increasing generation by renewable energy sources (RES). This on the other hand creates a new problem of RES power generation compensation instability. Means of ensuring the balance reliability of the power system in terms of RES integration are presented. The installation of charging stations for electric vehicles and the use of hydrogen technologies and modern storage can provide power grid balance. Also, decreasing the deviation of the current (real) value the predicted value of power generation is a way to compensate for power unbalance. This paper proposes power generation forecasting for photovoltaic power plants by using Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Systems library in MATLAB and taking into account meteorological factors.