Päikesepaneelide tootlikkuse ennustamine

dc.contributor.advisorKull, Meelis, juhendaja
dc.contributor.advisorAan, Janika, juhendaja
dc.contributor.authorGrjaznov, Kirill
dc.contributor.otherTartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkondet
dc.contributor.otherTartu Ülikool. Arvutiteaduse instituutet
dc.date.accessioned2023-10-26T08:25:28Z
dc.date.available2023-10-26T08:25:28Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractEesti on osa Nord Pool elektribörsist, seega on vajalik elektrienergia tarbimise prognoosimine järgmiseks päevaks. Eesmärk on hoida elektrisüsteemi bilanssi, tagades, et ostetud elektrienergia kogus vastab tegelikule tarbimisele. Taastuvenergia, nagu päikeseenergia, on kõikuv, seega selle tootlikkuse ennustamine võimaldab paremini planeerida elektrienergia tarnet järgmiseks päevaks. Magistritöö käigus loodi masinõppe mudel, mis ennustab päikesepaneelide pargi elektritootlikkust tunni täpsusega järgmise päeva jooksul. Mudeli treenimisel kasutati 1-aastase ajaloolise ilmaennustuste andmeid ja päikesepaneelide tootlikkuse andmeid ning arvutati ka päikese ja paneelide vaheliste nurkade väärtused igal ajahetkel. Ehitati ja võrreldi kolme mudelit: lineaarne regressioon, XGBoost ja LSTM-ansambel. Parimaks osutus LSTM-ansambel, mille wMAPE-testväärtus oli terve kalendriaasta jooksul 29%.et
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10062/93773
dc.language.isoestet
dc.publisherTartu Ülikoolet
dc.rightsopenAccesset
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectPäikesepaneelide tootlikkuset
dc.subjecttaastuvenergia ennustamineet
dc.subjecttehisintellektet
dc.subject.othermagistritöödet
dc.subject.otherinformaatikaet
dc.subject.otherinfotehnoloogiaet
dc.subject.otherinformaticset
dc.subject.otherinfotechnologyet
dc.titlePäikesepaneelide tootlikkuse ennustamineet
dc.typeThesiset

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
Ma_Kirill_Grjaznov.pdf
Size:
1.44 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: