Kako solarna energija postaje sve značajniji deo globalne energetske mreže, precizno predviđanje proizvodnje fotonaponskih (PV) sistema postaje ključno za uravnoteženje potražnje i ponude. Najnovije istraživanje objavljeno u Atmosferskim naukama ispituje kako se mašinsko učenje i statističke metode mogu koristiti za poboljšanje tačnosti prognoza solarne energije, smanjujući greške u vremenskim modelima.
Vremenske prognoze igraju ključnu ulogu u modelima predviđanja solarne snage, ali često sadrže sistematske greške koje mogu smanjiti preciznost. Istraživači sa Instituta za statistiku pri Institutu za tehnologiju Karlsruhe testirali su tri strategije kako bi poboljšali predviđanja:
- Podešavanje vremenskih prognoza pre nego što uđu u PV modele.
- Rafiniranje predviđanja snage nakon što se izvrši početna prognoza.
- Korišćenje algoritama mašinskog učenja za direktno predviđanje solarne snage iz vremenskih podataka.
Prema vodećem autoru studije, dr Nini Horat, ispravljanje vremenskih prognoza u različitim fazama procesa značajno poboljšava preciznost predviđanja solarne proizvodnje.
„Vremenske prognoze nisu savršene, a te greške se prenose na procene solarne snage,“ rekla je Horat. „Kroz prilagođavanje modela u različitim fazama možemo značajno poboljšati predviđanja.“
Rezultati studije pokazuju da je najveće poboljšanje postignuto kroz korekciju prognoza napajanja, a ne samih vremenskih ulaza. Iako su modeli mašinskog učenja generalno nadmašili tradicionalne statističke metode, njihova prednost je u ovom slučaju bila ograničena dostupnim podacima.
Jedan od ključnih nalaza studije odnosi se na važnost vremena u danu. Sebastian Lerch, odgovarajući autor studije, istakao je da je tačnost predviđanja značajno porasla kada su trenirani odvojeni modeli za svaki sat u danu, ili kada su vremenski podaci direktno integrisani u algoritme.
„Jedan od naših najvećih uvida bio je koliko je vreme dana ključno za preciznost predviđanja,“ rekao je Lerch. „Videli smo značajna poboljšanja kada smo prilagodili modele prema dobu dana.“
Jedan obećavajući pristup iz ove studije zaobilazi tradicionalne PV modele u potpunosti – koristeći algoritme mašinskog učenja za direktno predviđanje solarne snage iz vremenskih podataka. Ova metoda ne zahteva detaljno poznavanje dizajna solarnih postrojenja, ali se oslanja na istorijske vremenske i performansne podatke za treniranje modela.
Istraživači naglašavaju da buduće studije mogu dalje poboljšati tačnost predviđanja kroz:
- Integraciju dodatnih meteoroloških varijabli (kao što su vlažnost i brzina vetra).
- Analizu podataka sa različitih solarnih elektrana kako bi se modeli prilagodili različitim geografskim uslovima.
- Dodatne optimizacije algoritama mašinskog učenja za preciznije prognoze.
Kako se globalna energetska mreža sve više oslanja na obnovljive izvore, poboljšanje preciznosti prognoza solarne energije postaje ključno za stabilnost i efikasnost elektroenergetskog sistema. Ova studija doprinosi razvoju naprednih tehnika predviđanja, otvarajući vrata ka pouzdanijem upravljanju solarnim resursima u budućnosti.
