ПРИМЕНЕНИЕ LSTM НЕЙРОННОЙ СЕТИ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ КОЛИЧЕСТВА ВЫРАБАТЫВАЕМОЙ СОЛНЕЧНОЙ ЭНЕРГИИ

Вовлечение возобновляемых источников энергии в существующие энергетические системы сопровождается различными сложностями, одной из которых является весьма переменчивый характер таких источников энергии. В связи с этим, важной задачей является прогнозирование количества получаемой энергии в рамках определенного горизонта прогнозирования, что позволяет добиться большей гибкости в управлении и оптимизации эксплуатируемой энергетической системы. В работе рассмотрено применение LSTM-модели нейронной сети, позволяющей на основе набора исторических данных построить краткосрочный прогноз для определения количества вырабатываемой энергии с использованием солнечных преобразователей. Полученные в процессе верификации модели на тестовой выборке метрики качества и результаты, позволяют говорить о возможности использования предложенной модели в процессе эксплуатации энергетической системы с элементами фотоэлектрических преобразователей.