Publication:
Алгоритм прогнозирования выработки объекта генерации возобновляемой энергетики

Простая страница элемента
creativeworkseries.issn2305-414X (Print)
dc.contributor.authorЛенских, А. Н.
dc.contributor.authorАлтунина, Е. Ю.
dc.contributor.authorПоволоцкая, А. А.
dc.contributor.authorДембицкий, А. Е.
dc.date.accessioned2026-05-15T11:30:39Z
dc.date.available2026-05-15T11:30:39Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractВ 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
dc.description.urihttps://glonucsec.elpub.ru/jour/article/view/358/355
dc.identifier.citationЛенских 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
dc.identifier.doi10.26583/gns-2026-01-02
dc.identifier.urihttps://openrepository.mephi.ru/handle/123456789/42360
dc.publisherНИЯУ МИФИ
dc.subjectМашинное обучение
dc.subjectМодель k-ближайших соседей
dc.subjectМодель случайного леса
dc.subjectМодель дерева принятия решений
dc.subjectГрадиентный бустинг
dc.subjectПрогнозирование
dc.subjectМоделирование
dc.subjectРегрессионная модель
dc.subjectВетрогенератор
dc.subjectВетроэнергетика
dc.subjectВозобновляемые источники энергии
dc.titleАлгоритм прогнозирования выработки объекта генерации возобновляемой энергетики
dc.title.alternativeЯДЕРНАЯ, РАДИАЦИОННАЯ И ЭКОЛОГИЧЕСКАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ
dc.typeArticleru
dspace.entity.typePublication
journal.titleГлобальная ядерная безопасность
journalvolume.identifier.nameГлобальная Ядерная Безопасность
relation.isJournalIssueOfPublication37af820f-e6be-45cb-9455-220c80ebd6a8
relation.isJournalIssueOfPublication.latestForDiscovery37af820f-e6be-45cb-9455-220c80ebd6a8
relation.isJournalOfPublication32f8b832-72ef-4eef-b6db-b79e0c1da031
relation.isOrgUnitOfPublicationba0b4738-e6bd-4285-bda5-16ab2240dbd1
relation.isOrgUnitOfPublicationd74e58e3-d53b-4339-8c88-7788a7a4ec9b
relation.isOrgUnitOfPublication.latestForDiscoveryba0b4738-e6bd-4285-bda5-16ab2240dbd1
Файлы
Original bundle
Теперь показываю 1 - 1 из 1
Уменьшенное изображение
Name:
358-864-2-PB.pdf
Size:
1.01 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Download
License bundle
Теперь показываю 1 - 1 из 1
Уменьшенное изображение
Name:
license.txt
Size:
3.45 KB
Format:
Item-specific license agreed to upon submission
Description:
Download
Коллекции