Plumbing. Heating. Conditioning. Energy Efficiency.

Системный оператор уже использует информационные системы на базе

1318 0
12:04 19 March 2024

Новости по теме:

Нейросети помогают Системному оператору достичь 96-процентной точности прогнозирования выработки ВИЭ.

Директор по цифровой трансформации Системного оператора Станислав Терентьев принял участие в экспертной панельной дискуссии «Искусственный интеллект в ТЭК» в рамках тематического Дня искусственного интеллекта на Международной выставке-форуме «Россия» на ВДНХ, где рассказал о перспективах применения ИИ в прогнозировании выработки электроэнергии объектами ВИЭ-генерации в России.

Станислав Терентьев отметил, что нарастание доли солнечных и ветровых электростанций до системно значимых объемов накладывает дополнительные требования к планированию электроэнергетических режимов энергосистем. С учетом прямой зависимости работы объектов ВИЭ-генерации от погодных условий точность прогнозирования их выработки становится важным фактором управления энергосистемой. Существенно повысить точность планирования их загрузки позволяет искусственный интеллект.

Системный оператор уже использует в практике оперативно-диспетчерского управления информационные системы «Прогнозирование выработки ВИЭ. Солнце» и «Прогнозирование выработки ВИЭ. Ветер» на базе искусственного интеллекта. Обе системы внесены в Единый реестр российских программ для электронных вычислительных машин и баз данных.

На сегодняшний день ИС «Солнце» осуществляет прогнозирование выработки электроэнергии на 64 солнечных электростанциях. В течение 2024 года это количество должно возрасти до 70, а в следующем году — до 75 станций. ИС «Ветер» сейчас используется на 22 ветроэлектростанциях.

Планируется, что до конца 2025 года она охватит уже 30 ВЭС.

«Наши информационные системы «Солнце» и «Ветер» на сегодняшний день обладают достаточно высокой точностью прогнозирования. Они обращаются к пяти источникам метеоданных, — как к отечественным, так и к зарубежным базам, — и на их основе рассчитывают семь моделей: летние, зимние, композиционные, с нижним конусом облачности и так далее. Это позволяет нам анализировать и выбирать лучшую модель за прошедшие пять суток», — сказал Станислав Терентьев.

Особенностью этих систем является использование обучаемых нейронных сетей при работе с данными телеметрии «зеленых» энергообъектов и широкой выборкой гидрометеорологических данных, что позволяет достигать высокой точности прогнозирования. По словам Станислава Терентьева, в среднем точность прогноза на оперативном горизонте планирования до 1 часа с шагом 15 минут достигает 94–96%, а на краткосрочном от 2 до 4 часов с шагом 1 час — 87–92%.

«Используемые нами методы прогнозирования основаны на технологии машинного обучения или нейросети, которая делает прогноз выработки электроэнергии на различных горизонтах планирования. Все основные модели обучались по данным, которые были накоплены, начиная с 2020 года, и чем дольше применяется нейросеть, тем больше данных она обрабатывает. Как следствие, это приводит к улучшению точности прогнозирования», — отметил Станислав Терентьев.

Информационные системы «Прогнозирование выработки ВИЭ. Солнце» и «Прогнозирование выработки ВИЭ. Ветер» — уникальные отечественные цифровые разработки дочерней компании Системного оператора АО «НТЦ ЕЭС Информационные комплексы». С 2022 года они стоят на вооружении диспетчеров и специалистов по расчету режимов Системного оператора и помогают им решать задачи прогнозирования выработки электроэнергии на солнечных и ветровых электростанциях в процессе оперативного управления электроэнергетическим режимом ЕЭС России.

источник: so-ups.ru
Читайте по теме:
Comments
  • В этой теме еще нет комментариев
Add a comment

Your name *

Your E-mail *

Your message