Search academic texts

Information × Registration Number 0824U001684, PhD dissertation Status Доктор філософії Date 27-06-2024 popup.evolution o Title Short-Term Photovoltaic Power Plant Generation Forecasting for the Purpose of Mitigating Imbalances in the Electric Power System Author Dmytro Matushkin, popup.head Alla Bosak popup.opponent Mykola Kuznietsov popup.opponent Ihor Trach popup.review Yurii Veremiichuk popup.review Viktor Rozen Description У дисертаційній роботі вирішена актуальна науково-технічна задача, спрямована на підвищення балансової надійності електроенергетичної системи в контексті широкого застосування відновлюваних джерел енергії. Основу цієї роботи складало покращення точності короткострокового прогнозування генерації фотоелектричних станцій (ФЕС). В першому розділі дослідження розглянуто ключовий аспект української енергетики, а саме потенціал сонячної енергії, який відіграє важливу роль у відновлюваному енергетичному секторі. В цьому контексті проведено аналіз актуальних викликів, з якими стикається Україна під час інтеграції ФЕС та інших відновлюваних джерел енергії, з використанням міжнародного досвіду як важливої точки відліку. Особлива увага приділена системному підходу до трансформації енергетичної системи. В цьому розділі також розглянуті проблеми, пов’язані зі зношеністю традиційних джерел енергії, таких як атомні, вугільні та газові електростанції, які є основними постачальниками електроенергії в Україні та в інших країнах. Крім того, висвітлено проблеми, пов’язані із обмеженим ресурсом життя та зношенням традиційних енергетичних установок, що можуть призвести до зниження їхньої ефективності та надійності, а також підвищити ризик аварій та виробничих простоїв. Додатково, розділ надає огляд сучасних тенденцій у впровадженні фотоелектричних станцій в Україні, наводячи динаміку приросту встановленої потужності ФЕС за останні роки. В другому розділі аналізуються метеодані, що визначають функціонування ФЕС в розглянутому регіоні. Вихідні дані, які стосуються фотоелектричної генерації та метеоданих Київської області, були зібрані на основі вимірів, проведених на Димерській фотоелектричній станції. Загальна кількість даних складала понад 80 тисяч зразків з вимірів тривалістю 10 хвилин, отриманих в період від 1 січня 2020 року до 1 серпня 2021 року. Ця обсяжна база даних дозволила провести докладний аналіз умов роботи фотоелектричних панелей загальною потужністю 9 МВт, які можуть бути агреговані та представлені у параметричній формі. Розглянуто фактори, які впливають на прогнозування генерації електроенергії, і вказано на проблеми та похибки, які властиві сучасним методам прогнозування. Виділяється важливість адаптації моделей прогнозування до конкретних кліматичних умов і враховання особливостей місцевості, включаючи кут підйому Сонця та вплив природних факторів, таких як запиленість фотоелектричних панелей та опади. Детально аналізується кореляційні залежності між метеорологічними параметрами та вихідною потужністю Димерської ФЕС. Позитивна кореляція виявлена між вихідною потужністю і сонячним випромінюванням (0,92), температурою (0,62) та швидкістю вітру (0,46), що свідчить про їх важливість для прогнозування. Негативна залежність вихідної потужності відзначена з вологістю (-0,64), хмарністю (-0,23) та індексом погоди (-0,24), підкреслюючи негативний вплив похмурої та дощової погоди на вироблену потужність. Також відзначено нульову кореляцію вихідної потужності з такими параметрами як атмосферний тиск (-0,18) та напрямок вітру (-0,11), з підкресленням важливості розуміння нелінійних залежностей. У третьому розділі подано аналітичний огляд методів та моделей прогнозування, в якому аналізуються підходи такі як фізичиний, статистичний, машинного навчання, гібридний та ансамблевий. Вибір найбільш відповідного методу залежить від конкретних потреб і наявних обчислювальних ресурсів. В розділі представлені результати розробки та вдосконалення моделей прогнозування генерації фотоелектричної енергії. Серед розглянутих моделей: модель експоненційного згладжування, модель сезонної інтегрованої авторегресії з рухомим середнім, регресійні моделі та модель штучної нейронної мережі типу “Довга короткочасна пам’ять”. В четвертому розділі аналізується вплив великого приросту сонячної енергії на балансову надійність енергосистеми. Розкривається зміст поняття “небалансу” та розглядаються різні сценарії його можливого виникнення. Небаланс енергії в енергосистемі є вагомою проблемою, яка виникає, коли обсяги виробництва та споживання електроенергії не узгоджуються. Досвід інтеграції відновлюваних джерел енергії в електричні мережі підкреслює, що існуючі електромережі не готові до масштабного впровадження відновлюваних джерел енергії, що вимагає широкого спектру оптимізаційних задач. У цьому контексті також детально проаналізовані існуючі показники оцінювання балансової надійності енергосистеми, які, на жаль, не враховують вплив метеорологічних умов та не надають можливості оцінювати стабільність генерації ФЕС щодо графіка споживання електроенергії. Окрім цього, розділ присвячений оцінці похибок розроблених моделей, які використовуються для передбачення небалансу енергії. Для порівняння моделей використовувався метод “Бенчмаркінг прогнозів”. Registration Date 2024-04-26 popup.nrat_date 2024-06-28 Close