Оцінка ефективності коригування прогнозів відпуску електричної енергії ФЕС

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorГаєвський, Олександр Юлійович
dc.contributor.authorГончаров, Євген Сергійович
dc.date.accessioned2023-03-03T10:28:35Z
dc.date.available2023-03-03T10:28:35Z
dc.date.issued2021-06
dc.description.abstractМета і задачі дослідження. Розробка алгоритму, здатного прогнозувати відсоток втраченої потужності ФЕС через вплив снігового покрову. Для досягнення цієї мети необхідно: 1) Визначити основні етапи процесу прогнозування потужності ФЕС; 2) Оцінити вплив снігового покрову на роботу фотоелектричних станцій; 3) Вибрати набір моніторингових даних ФЕС, які будуть слугувати тренувальною вибіркою для майбутньої моделі; 4) Оптимізувати роботу моделі для досягнення максимальної ефективності; 5) Оцінити отримані результати і визначити можливі шляхи вдосконалення моделі; Об’єкт дослідження. Коригування прогнозованої величини потужності з урахуванням впливу снігового покрову на роботу ФЕС. Предмет дослідження. Загальні відомості про фотоелектричну станцію, моніторингові метеодані, дані прогнозованих метеоданих. Методи дослідження. Для вирішення поставлених задач використовувалася мова програмування Python з бібліотеками Pandas, Numpy, Scikit-learn. Наукова новизна. Запропоновано алгоритм коригування прогнозованої величини потужності на основі локальних метеоданих задля врахування впливу снігового покрову на фотоелектричних панелях.uk
dc.description.abstractenThe purpose and objectives of the study. Development of an algorithm capable of predicting the percentage of lost power of Photovoltaic Systems due to the influence of snow cover. To achieve this goal, it is necessary: 1) Identify the main stages of the process of forecasting the capacity of Photovoltaic Systems; 2) Assess the impact of snow cover on the operation of photovoltaic plants; 3) Select a set of Photovoltaic Systems monitoring data that will serve as a training sample for the future model; 4) Optimize the model to achieve maximum efficiency; 5) Evaluate the results obtained and identify possible ways to improve the model; Object of study. Adjustment of the forecasted power value considering the impact of snow cover on the operation of the Photovoltaic Systems. Subject of study. General information about the photovoltaic station, monitoring meteorological data, data of forecasted meteorological data. Research methods. Python programming language with Pandas, Numpy, Scikit learn libraries was used to solve the set tasks. Scientific novelty. An algorithm for adjusting the predicted power value based on local meteorological data to account for the effect of snow cover on photovoltaic panels is proposed.uk
dc.format.page79 с.uk
dc.identifier.citationГончаров, Є. С. Оцінка ефективності коригування прогнозів відпуску електричної енергії ФЕС : дипломний проект ... бакалавра : 141 Електроенергетика, електротехніка та електромеханіка / Гончаров Євген Сергійович. – Київ, 2021. – 79 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/53296
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectФотоелектрична станціяuk
dc.subjectпрогнозування потужностіuk
dc.subjectвтрати потужностіuk
dc.subjectмоделювання втратuk
dc.subjectPhotovoltaic stationuk
dc.subjectpower forecastinguk
dc.subjectpower lossesuk
dc.subjectsolar power plant modelinguk
dc.titleОцінка ефективності коригування прогнозів відпуску електричної енергії ФЕСuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Honcharov_bakalavr.pdf
Розмір:
1.01 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ВДЕ)
Бакалаврські роботи