Publication:
Алгоритм прогнозирования выработки объекта генерации возобновляемой энергетики

Файлы
358-864-2-PB.pdf(1.01 MB)
Дата
2026
Авторы
Ленских, А. Н.
Алтунина, Е. Ю.
Поволоцкая, А. А.
Дембицкий, А. Е.
Journal Title
Глобальная ядерная безопасность
Journal ISSN
Volume Title
Глобальная Ядерная Безопасность
Издатель
НИЯУ МИФИ
Научные группы
Организационные подразделения
OrgUnit Logo
Организационная единица
Институт ядерной физики и технологий
Цель ИЯФиТ и стратегия развития - создание и развитие научно-образовательного центра мирового уровня в области ядерной физики и технологий, радиационного материаловедения, физики элементарных частиц, астрофизики и космофизики.
OrgUnit Logo
Организационная единица
ВИТИ НИЯУ МИФИ
Город Волгодонск, расположенный в восточной части Донского региона, является образовательным центром как минимум 13-ти районов Ростовской области и по праву считается уникальным, претендуя на звание «Атомград XXI века». На его территории располагаются предприятия четырех дивизионов ГК «Росатом»: электроэнергетического (филиал АО «Концерн Росэнергоатом» «Ростовская атомная станция», «Волгодонскатомэнергоремонт» – филиал АО «Атомэнергоремонт» и Ростовский филиал «Ростоватомтехэнерго» АО «Атомтехэнерго»), машиностроительного (Филиал АО «АЭМ-технологии» «Атоммаш» в г. Волгодонск, Волгодонский филиал АО «Атомтрубопроводмонтаж», АО «Волгодонский научно-исследовательский и проектно-конструкторский институт атомного машиностроения»), инжинирингового (Волгодонский филиал АО «Инжиниринговая компания «АСЭ»), дивизиона по консолидации ветроэнергетических активов (Red Wind B.V. – филиал АО «НоваВинд»), а также предприятия Волгодонского промышленного кластера атомного машиностроения. ВИТИ НИЯУ МИФИ – первый и самый многочисленный вуз г. Волгодонска. Созданный как филиал Новочеркасского политехнического института в 1978 г., вуз динамично развивался в соответствии с госзаказом и потребностью завода-гиганта отечественного энергетического машиностроения «Атоммаш» и других градообразующих предприятий. В 2009 г., в связи с необходимостью подготовки квалифицированных кадров для предприятий ГК «Росатом», вуз включен в структуру Национального исследовательского ядерного университета «МИФИ». ВИТИ НИЯУ МИФИ входит в пятерку лучших вузов Ростовской области, занимая по результатам мониторинга 2 место среди 37 образовательных организаций высшего образования Донского региона. Количество обучающихся – 3000 человек. В структуре ВИТИ НИЯУ МИФИ 3 факультета, 11 кафедр (в том числе 2 базовых), техникум, НИИ атомного энергетического машиностроения. Институт ведет обучение по целому ряду востребованных специальностей и направлений подготовки высшего и среднего профессионального образования.
Выпуск журнала
Уменьшенное изображение
Выпуск журнала
Аннотация
В данной статье рассмотрено решение задачи определения плана выработки электроэнергии для объекта генерации, который представляет собой ветроэлектростанцию. Ветроэнергетика, как один из перспективных альтернативных способов получения энергии, сталкивается с высокой неопределенностью генерации из-за изменчивости метеорологических условий. Для решения задачи оптимизации плана выработки электроэнергии на ветроэлектростанции в данной работе применены методы машинного обучения, которые позволят анализировать большие объемы данных, получаемых от различных сенсоров и метеорологических станций. Использование моделей машинного обучения способствует точному прогнозированию выработки энергии, что в свою очередь позволяет оптимизировать работу ветроэлектростанции, в том числе за счет корректировки режимов для максимизации коэффициента использования установленной мощности. В работе рассматривалось несколько математических моделей – модель k-ближайших соседей, модель дерева принятия решений, модель случайного леса и градиентный бустинг. Данные модели были подобраны по критерию алгоритмической простоты – их обучение проходит относительно быстро, а также из-за независимости от типа данных. В ходе анализа полученных данных каждой модели была выбрана модель градиентного бустинга – за наименьшее время обработки данных получен наибольший коэффициент детерминации на валидационных данных. Также создан виртуальный интерфейс для более удобного ввода данных и визуализации результатов
Описание
Ключевые слова
Машинное обучение , Модель k-ближайших соседей , Модель случайного леса , Модель дерева принятия решений , Градиентный бустинг , Прогнозирование , Моделирование , Регрессионная модель , Ветрогенератор , Ветроэнергетика , Возобновляемые источники энергии
Цитирование
Ленских А.Н., Алтунина Е.Ю., Поволоцкая А.А., Дембицкий А.Е. Алгоритм прогнозирования выработки объекта генерации возобновляемой энергетики. Глобальная ядерная безопасность. 2026;16(1):15-22. https://doi.org/10.26583/gns-2026-01-02. EDN: YVYQFO
URI
https://openrepository.mephi.ru/handle/123456789/42360
Коллекции