Формирование оценки производства энергии ветряной электростанцией на ближайший период Для прогресса технологий необходимо использовать новые альтернативные источники энергии. Однако важным этапом остается разработка прогноза по производству электроэнергии. Для составления точного прогноза возможно применять машинные методы. Преимущество их в составлении краткосрочных прогнозов, так как такой вариант оказывается более точным, нежели традиционные методы, в основе которых – моделирование погодных условий. К сожалению, машинные методы имеют крупный недостаток – прогнозирование выработки электроэнергии ветровых станций (ВЭС) может быть неточным из-за времени вычисления. Составление прогноза выработки ВЭС На данный момент создано немало рабочих и эффективных моделей составления прогноза выработки ВЭС. Отличия моделей в исходных параметрах, инструментах. Подбор оптимальной модели производится с учетом временного горизонта прогнозирования. Чем шире временной горизонт, тем выше погрешность при составлении прогноза. Рассмотрим одну их классификаций методов прогнозирования. Согласно этой классификации, методы возможно разделить на: 1. Физические. Необходимо получить вводные данные для расчета (давление и температура воздуха, наличие препятствий). Данные методы допустимо использовать для проведения расчетов на небольшой территории. 2. Статистические. Для расчета прибегают к историческим сведениям, сопоставляя их с современными данными, полученными в режиме реального времени. Данные статистики получают из прогнозов погоды. 3. Комбинированные. Используют данные статистики и машинного исследования (прогноз погоды, анализ местности, данные гидродинамики). Данный метод показывает наибольшую эффективность. 4. Персистентные. Суть метода – получение новых данных на основе предыдущих. Метод эмпирический, в основе которого составление предположений относительно погодных условий на будущее. Для составления прогноза используют среднее значение предыдущих показателей. Данный метод дает максимальную погрешность, так как точность основана не на измерении реальных, фактических показателей, а на расчете среднего значения. 5. Ансамблевое прогнозирование. Данный метод является альтернативой машинного расчета, основан на использовании разных предикторов, суммируя и анализируя их прогнозы. Расчет точности повышается при сокращении времени вычисления. Для работы с данными методами не требуются сложные настройки, а также привлечение экспертов в данной области. При этом, эффективность данной группы методов существенно зависит от распределения ошибки в каждой используемой регрессивной модели.