Predikce výkonu fotovoltaické elektrárny z předpovědi počasí

Abstract

V rámci své bakalářské práce, jsem přezkoumal důležité aspekty předpovědi sluneční energie, několika bezplatných zdrojů dat nutných či užitečných pro tuto předpoved'. Také jsem vytvořil dva demonstrativní modely předpovědi, které byly založené na různých technologiích. První model byl postaven na předpovědi slunečního záření a oblačnosti. Druhý model byl založen na historických datech. Druhý model se prokázal jako lepší a dosáhl řady přesnosti rovné koeficientu determinace 0.89 a hodnoty absolutní chyby 47.465 kWh, když střední hodnota byla stanovená 256 kWh.

In my thesis, I have explored essential aspects of the solar power forecasting. I have reviewed several publickly available sources of data and services which are useful or necessary for the forecast. Furthermore, I created two demonstrations of the forecasting models that both represent different approaches for the solar power forecast. The first model was based on the Sun irradiation and cloudiness forecast, whereas the second model was built on the historical data. The second model was more precise than first, and achieved the range of performance equal to 0.89 of The Coefficient of Determination and 47.465 kWh of the Mean Absolute Error, whereas the mean value of the power observations is 258 kWh.