Система прогнозування електрогенерації сонячними панелями

Abstract

Дана робота присвячена розробці інформаційної системи для прогнозування генерації сонячної електроенергії на основі сучасних методів аналізу погодних даних та машинного навчання. Мета дослідження полягає у створенні ефективної системи прогнозування, яка враховує змінність погодних умов та вплив різних факторів на виробництво електроенергії. У першому розділі проаналізовано принципи роботи сонячних електростанцій, вплив метеоумов на генерацію, розглянуто сучасні підходи до прогнозування та проведено огляд існуючих рішень. У другому розділі розроблено загальну архітектуру програмної системи, що включає модулі збору даних, прогнозування, інтерфейс користувача та автоматичного навчання моделей. Описано ключові методи прогнозування, такі як Total Sky Imagery, супутникове знімання, Numerical Weather Prediction (NWP) та Model Output Statistics (MOS). Також представлено логічну структуру бази даних, діаграми варіантів використання та технічну реалізацію серверної частини. Третій розділ містить економічне обґрунтування запропонованого рішення, розрахунок вартості, показників ефективності та економічного ефекту впровадження.This thesis is dedicated to the development of an information system for forecasting solar electricity generation based on modern weather data analysis methods and machine learning techniques. The aim of the research is to create an efficient forecasting system that accounts for the variability of weather conditions and the impact of various factors on electricity production. In the first chapter, the principles of solar power station operation are analyzed, the influence of meteorological conditions on generation is examined, and contemporary forecasting approaches are discussed, including a review of existing solutions. In the second chapter, the overall architecture of the software system is developed, which includes modules for data collection, forecasting, user interface, and automatic model learning. The key forecasting methods such as Total Sky Imagery, satellite imagery, Numerical Weather Prediction (NWP), and Model Output Statistics (MOS) are described. Additionally, the logical database structure, use case diagrams, and technical implementation of the server side are presented. The third chapter contains the economic justification of the proposed solution, including cost calculations, performance indicators, and the economic effect of implementation.