Чужда, В. В.Шелестов, А. Ю.2026-05-272026-05-272026Чужда, В. В. Гібридний підхід до короткострокового прогнозування генерації сонячної електроенергії за умов неповноти даних / В. В. Чужда, А. Ю. Шелестов // Теоретичні і прикладні проблеми фізики, математики та інформатики : матеріали XXIV Всеукраїнської науково-практичної конференції студентів, аспірантів та молодих вчених, [Київ], 13–16 травня 2026 р. / КПІ ім. Ігоря Сікорського. – Київ, 2026. – С. 374-377.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/81232У роботі розглянуто задачу короткострокового прогнозування генерації сонячної електроенергії на горизонті 3 години за умов неповноти даних. Практична складність задачі полягає у поєднанні залежності генерації від метеорологічних чинників, добової та сезонної структури ряду, а також можливих пропусків у телеметрії. Запропоновано експериментальний конвеєр, який включає Kalman/state-space імпутацію, побудову часових і погодних ознак, хронологічне розбиття даних та порівняння класичних, нейромережевих і гібридних моделей. Експерименти виконано на погодинному наборі даних реальної сонячної електростанції, що містить 41603 спостереження за майже 5 років. Через безпекові обмеження вихідні дані не публікуються; у матеріалах наведено лише узагальнену структуру, протокол експериментів і числові результати. Найкращий результат серед основних моделей отримано для ExtraTrees після підбору гіперпараметрів: test RMSE =22580.56, test R²=0.9109. Додатково перевірено SOTA-inspired гібридні підходи з TCN та TimeXer-like компонентами.ukчасові рядисонячна електроенергіякороткострокове прогнозуванняпропуски данихKalman filterXGBoostExtraTreesTCNTimeXer-likestackingArticleС. 374-377004.85:621.311.243