Нейросети помогают Системному оператору достичь 96-процентной точности прогнозирования выработки ВИЭ
Нарастание доли солнечных и ветровых электростанций до системно значимых объемов накладывает дополнительные требования к планированию электроэнергетических режимов энергосистем.
С учетом прямой зависимости работы объектов ВИЭ-генерации от погодных условий точность прогнозирования их выработки становится важным фактором управления энергосистемой. Существенно повысить точность планирования их загрузки позволяет искусственный интеллект.
Директор по цифровой трансформации Системного оператора Станислав Терентьев принял участие в экспертной панельной дискуссии «Искусственный интеллект в ТЭК» в рамках тематического Дня искусственного интеллекта на Международной выставке-форуме «Россия» на ВДНХ, где рассказал о перспективах применения ИИ в прогнозировании выработки электроэнергии объектами ВИЭ-генерации в России.
Системный оператор уже использует в практике оперативно-диспетчерского управления информационные системы «Прогнозирование выработки ВИЭ. Солнце» и «Прогнозирование выработки ВИЭ. Ветер» на базе искусственного интеллекта. Обе системы внесены в Единый реестр российских программ для электронных вычислительных машин и баз данных.
На сегодняшний день ИС «Солнце» осуществляет прогнозирование выработки электроэнергии на 64 солнечных электростанциях. В течение 2024 года это количество должно возрасти до 70, а в следующем году – до 75 станций. ИС «Ветер» сейчас используется на 22 ветроэлектростанциях. Планируется, что до конца 2025 года она охватит уже 30 ВЭС.
«Наши информационные системы «Солнце» и «Ветер» на сегодняшний день обладают достаточно высокой точностью прогнозирования. Они обращаются к пяти источникам метеоданных, – как к отечественным, так и к зарубежным базам, – и на их основе рассчитывают семь моделей: летние, зимние, композиционные, с нижним конусом облачности и так далее. Это позволяет нам анализировать и выбирать лучшую модель за прошедшие пять суток», – сказал Станислав Терентьев.
Особенностью этих систем является использование обучаемых нейронных сетей при работе с данными телеметрии «зеленых» энергообъектов и широкой выборкой гидрометеорологических данных, что позволяет достигать высокой точности прогнозирования. По словам Станислава Терентьева, в среднем точность прогноза на оперативном горизонте планирования до 1 часа с шагом 15 минут достигает 94–96 %, а на краткосрочном от 2 до 4 часов с шагом 1 час – 87–92 %.
«Используемые нами методы прогнозирования основаны на технологии машинного обучения или нейросети, которая делает прогноз выработки электроэнергии на различных горизонтах планирования. Все основные модели обучались по данным, которые были накоплены, начиная с 2020 года, и чем дольше применяется нейросеть, тем больше данных она обрабатывает. Как следствие, это приводит к улучшению точности прогнозирования», – отметил Станислав Терентьев.
Информационные системы «Прогнозирование выработки ВИЭ. Солнце» и «Прогнозирование выработки ВИЭ. Ветер» – уникальные отечественные цифровые разработки дочерней компании Системного оператора АО «НТЦ ЕЭС Информационные комплексы». С 2022 года они стоят на вооружении диспетчеров и специалистов по расчету режимов Системного оператора и помогают им решать задачи прогнозирования выработки электроэнергии на солнечных и ветровых электростанциях в процессе оперативного управления электроэнергетическим режимом ЕЭС России.