ПРОГНОЗУВАННЯ ВИРОБНИЦТВА ЕЛЕКТРОЕНЕРГІЇ ФОТОЕЛЕКТРИЧНИМИ УСТАНОВКАМИ З ВРАХУВАННЯМ ЕКОНОМІЧНИХ ТА ОРГАНІЗАЦІЙНИХ ЗМІН - ПОГРИЩУК, ОЛЕГ; БАРТЕЦЬКИЙ, АНДРІЙ; КОЛЕСНИК, ОЛЕКСАНДР; ГНАТИК, МИХАЙЛО (Herald of Khmelnytskyi National University. Technical sciences, 2024)
Одним із ключових сучасних нововведень є можливість для виробників ВДЕ обирати між «зеленим» тарифом і новим механізмом ринкової премії. Це дозволяє їм отримувати різницю між ринковою ціною та «зеленим» тарифом, підвищуючи гнучкість системи підтримки відновлюваних джерел енергії (ВДЕ). Крім того, було посилено регулювання дисбалансів і прозорості ринку в рамках законодавчих змін, спрямованих на стабілізацію енергетичної системи України. Для вирішення задачі прогнозування вироблення електроенергії з нестабільних джерел енергії розроблено низку моделей з використанням технологій машинного навчання, серед яких обрано оптимальну модель. Результати показали, що модель досягла високого коефіцієнта визначення (R²) 0,9969 на даних навчання, що вказує на її точну адаптацію до даних навчання. За даними перевірки модель продемонструвала трохи нижче значення R² 0,9925, що вказує на її чудову здатність узагальнювати результати та працювати з новими, невідомими даними. Графічна інтерпретація результатів прогнозування на основі моделі LightGBM Regressor для даних навчання, перевірки та тестування. Проведено аналіз ринку електроенергії та законодавчої бази, що регулює енергетичний ринок в Україні. Проведено підбір параметрів для створення моделі прогнозування виробництва електроенергії на сонячних електростанціях, досягнуто кращої точності прогнозування за рахунок врахування хмарності. Досліджено вплив параметрів Random Forest Regressor на точність прогнозів виробництва електроенергії на сонячних електростанціях. Результати досліджень можуть бути узагальнені та використані для прогнозування виробництва з будь-яких нестабільних відновлюваних джерел енергії.