Tytuł pozycji:
Investigating the possibility of using a supervised neural network to predict the amount of electricity generated by wind farms
The article presents the state-of-the-art and the results of the authors’ own research obtained with the use of an artificial neural network to predict the amount of energy generated by wind turbines. A supervised neural network was used to convert algorithmically inputted meteorological data into output forecast data representing the amount of energy that could be generated by the offshore wind turbines. The amount of energy produced by renewable energy sources is directly linked to unpredictable weather conditions. The stochastic nature of meteorological conditions makes it difficult to extrapolate generation curves, which are necessary for the balancing energy market. Implementing neural networks in national energy systems can make them more resilient and sustainable, by enabling the efficient synergy of RES and conventional energy sources.
W artykule przedstawiono przegląd literatury oraz wyniki badań autorów związane z wykorzystaniem sieci neuronowych do predykcji generowanej energii elektrycznej przez farmy wiatrowe. W pracy wykorzystano nadzorowaną sieć neuronową do konwersji wartości wejściowych, w postaci meteorologicznych danych pogodowych, na dane wyjściowe, w postaci prognozowanej dostępnej generacji energii elektrycznej przez morską farmę wiatrową. Ilość wytwarzanej energii poprzez odnawialne źródła energii jest skorelowana z nieprzewidywalnymi warunkami środowiskowymi. Stochastyczna natura warunków atmosferycznych utrudnia wyprowadzenie ekstrapolowanych krzywych generacji, niezbędnych do zarządzania rynkiem bilansującym energii elektrycznej. Zastosowanie sieci neuronowych w krajowych systemach energetycznych może zagwarantować bezpieczną zrównoważoną synergię OZE z konwencjonalnymi źródłami wytwórczymi.
Opracowanie rekordu ze środków MEiN, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2022-2023).
