Nagy gyakoriságú napon belüli teljesítményelőrejelzés napelempark számára

OData támogatás
Konzulens:
Dr. Divényi Dániel Péter
Villamos Energetika Tanszék

A mai világban egyre fontosabb szerepe lesz a mesterséges intelligenciáknak. A gépi tanulás segítségével több különböző szakterületen sikerült már áttöréseket elérni. Gondolhatunk itt a logikai játékokban, mint a sakk vagy a góban elért eredményekre, de ugyanúgy használják az önvezető autók fejlesztésére, a beszéd- és képfelismerésekre. Viszont az egyik legfontosabb alkalmazási területe az emberiség által előállított rekordmennyiségű adat feldolgozása. A szakdolgozatomban egy napelempark teljesítménybecslését próbáltam különböző mérési adatokból megvalósítani. Az ezekre vonatkozó becslések, mint az időjárás- és fotovoltaikus előrejelzés területe rohamléptékben fejlődik és erre szükség is van a jövőbeli energia stratégiai célok megállapításához, továbbá ez jelentheti a megoldást a villamosenergia-piac problémáira is.

A feladatom megoldásához kezdetben megismerkedtem néhány olyan becslési módszerrel, melyet alkalmaznak a villamosenergia-piacon, mint például a másnapi- vagy aznapi teljesítménybecslés. Mivel a napelemes rendszerek hatásfoka nagyban függ a meteorológiai, különösen a felhősödési paraméterektől ezért megvizsgáltam néhány időjárási modellt is, melyek alapjául szolgáltak a becslésem elkészítéséhez. Ezt követően megismerkedtem a neurális hálózatok felépítésével és alapvető műveleteikkel. A hálózat tanítása több féle módszerrel is történhet, próbáltam a feladatomhoz legjobban illő eljárást megkeresni, majd miután ezeket megismertem, kiválasztottam a számomra megfelelőt. A becsléshez használt adatok letisztázása után nekiláttam a hálózat megvalósításának. Mivel a neurális hálózatos előrejelzéseknél nincs univerzális modell a különböző problémák megoldására, ezért különböző módszerekkel próbálkoztam a minél jobb becslés eléréséhez. Az eredményeim kiértékelése után levontam azok tanulságát és kerestem egy felhős napot, melynél összehasonlítottam a számomra legmegfelelőbb értékeket produkáló neurális háló modelljét egy egyszerűbb fizikai becsléssel. Végezetül tettem pár fejlesztési javaslatot további teljesítménybecslési módszerekre és az előrejelzések bemutatására.

Letölthető fájlok

A témához tartozó fájlokat csak bejelentkezett felhasználók tölthetik le.