Учёные создали систему прогнозирования выработки солнечной энергии на основе нейросети: она предсказывает выработку электроэнергии на основе погодных данных с точностью до 90%. Автоматизированная система разработана в Новосибирском государственном техническом университете НЭТИ совместно с коллегами из Уральского федерального университета. Цель разработки – расширить возможности использования возобновляемых источников энергии в энергической отрасли за счёт применения алгоритмов машинного обучения, сообщается на сайте НГТУ НЭТИ.Разработчики комментируют, что преимущество их системы в том, что она работает на открытой метеорологической информации, которую любой человек может найти в интернете на погодных сайтах. Чтобы иметь более точный прогноз, учёные, по их словам, используют данные нескольких метеопровайдеров, на основе которых рассчитывают плотность потока энергии солнечного излучения и прогнозирует генерацию – это необходимо для управления энергосистемой. Система учитывает и другие погодные условия, например, характеристики облачности, которые могут влиять на выработку электрической энергии. Нейросеть обладает уникальным свойством самообучения, что позволяет ей адаптироваться под изменчивый характер погоды. То есть, ноу-хау может распознавать разнообразные погодные условия и их влияние на выработку электрической энергии. Электростанции, использующие альтернативные источники энергии, полностью зависят от погоды в отличие от традиционной энергетики, в которой выработка мощностей станций предсказуема и управляема. Новосибирская же разработка благодаря применению новых интеллектуальных алгоритмов позволит с высокой точностью формировать прогнозы генерации электрической энергии на солнечных электростанциях.По словам разработчика, существующие зарубежные аналоги подходят для станций только определенного типа. Созданная российскими учеными система прогнозирования универсальна и применима для всех солнечных электростанций. Сейчас проект находится на стадии пилотного образца.