ПРОГНОСТИЧНА МОДЕЛЬ ФОТОЕЛЕКТРИЧНОЇ СТАНЦІЇ З УРАХУВАННЯМ ТЕРМІЧНОГО ЗНИЖЕННЯ ПОТУЖНОСТІ ФОТОЕЛЕКТРИЧНИХ МОДУЛІВ
DOI:
https://doi.org/10.31649/1997-9266-2024-173-2-47-52Ключові слова:
фотогальванічний модуль, прогностична модель, тепловий баланс, сонячна інсоляція, коефіцієнт тепловіддачіАнотація
Прогнозування виробітку електричної енергії є обов’язковим для мережевих фотоелектричних станцій. Згідно з вимогами енергоринку прогнозуванню підлягає щогодинний виробіток електричної енергії на добу наперед, що обумовлено термінами купівлі/продажу електричної енергії. Це прогнозування виконується за допомогою прогностичних моделей процесів фотогальванічного перетворення сонячної енергії. Така модель зазвичай включає дві складові, перша з яких є суто аналітична, детермінована модель, що враховує на момент прогнозу взаємне положення Сонця та точки геолокації фотогальванічної станції, а друга — стохастична модель з машинним навчанням, яка за результатами навчання будує функцію впливу метеорологічних факторів на рівень виробітку електроенергії. Але, як показали результати випробувань, суттєвим недоліком такого підходу, що значно погіршує результати прогнозів, є неврахування ефекту термічного зниження потужності фотоелектричної станції. З метою вдосконалення прогностичної моделі фотоелектричної станції з урахуванням ефекту термічного зниження її потужності у разі надкритичного підвищення температури її панелей побудована та досліджена імітаційна модель ефекту термічного зниження потужності фотогальванічних модулів, з яких складаються робочі панелі фотогальванічних станцій. Особливу увагу в статті приділено виявленню та дослідженню найпоширеніших метеорологічних факторів, які впливають на тепловий режим фотогальванічних модулів. За результатами проведених досліджень побудована третя складова прогностичної моделі, яка враховує ефект термічного зниження потужності фотогальванічних модулів. Результати дослідження вдосконаленої трикомпонентної прогностичної моделі мережевої фотоелектричної станції для прогнозування щогодинного виробітку електричної енергії на добу наперед показали суттєве зниження небалансу між прогнозованою та фактично виробленою електричною енергією.
Посилання
J. Sowinski, “The Impact of the Selection of Exogenous Variables in the ANFIS Model on the Results of the Daily Load Forecast in the Power Company,” Energies, MDPI, vol. 14, pp. 1-18, 2021.
Lorenzo Gigoni, et al., Day-Ahead Hourly Forecasting of Power Generation from Photovol-taic Plants, arXiv:1903.06800v1 [cs.LG], 26 Feb. 2019.
Alexandr Zaslavskiy, and Oleh Karpenko, “Prognostic Model of a Photovoltaic Power Plant,” Lecture Notes in Networks and Systems, vol. 344, pp. 91-103, Chernihiv, Ukraine MODS, June 28-July 01, 2021.
Tom Markvart, and Luis Castaner, Practical handbook of photovoltaics fundamentals and applications. Oxford: Elsevier Ltd, 2003, p. 1015.
Aldo V. Da Rosa. Fundamentals of Renewable Energy Processes. London: Elsevier Inc, 2009, p. 818.
Adrian Bejan, Convection Heat Transfer. John Wiley & Sons, Inc, 2013, p. 858. [Electronic resource]. Available: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/book/10.1002/9781118671627 .
##submission.downloads##
-
PDF
Завантажень: 45
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Автори, які публікуються у цьому журналі, згодні з такими умовами:
- Автори зберігають авторське право і надають журналу право першої публікації.
- Автори можуть укладати окремі, додаткові договірні угоди з неексклюзивного поширення опублікованої журналом версії статті (наприклад, розмістити її в інститутському репозиторії або опублікувати її в книзі), з визнанням її первісної публікації в цьому журналі.
- Авторам дозволяється і рекомендується розміщувати їхню роботу в Інтернеті (наприклад, в інституційних сховищах або на їхньому сайті) до і під час процесу подачі, оскільки це сприяє продуктивним обмінам, а також швидшому і ширшому цитуванню опублікованих робіт (див. вплив відкритого доступу).