Интегральные модели для управления накопителями энергии на основе прогноза нагрузки в ЭЭС с возобновляемыми источниками генерации

Широкое использование возобновляемых источников энергии в условиях свободного рынка электроэнергии приводит к необходимости создания новых средств поддержания баланса между генерацией и потреблением электроэнергии, в частности управления накопителями энергии в современных электроэнергетических системах (ЭЭС). Однако большинство предлагаемых моделей накопителей энергии не учитывают некоторые важные параметры, такие как нелинейная зависимость коэффициентов полезного действия (КПД) от срока службы и изменения мощности работы накопителей, распределение во времени нагрузки между несколькими независимыми накопителями и другие. Для решения этой проблемы в данной работе предложены модели на основе интегральных уравнений Вольтерра первого рода с ядрами, представленными в виде разрывных функций. Такие модели позволяют определить неизвестную знакопеременную функцию изменения мощности накопителей при известных значениях нагрузки потребителей и генерации. Однако для эффективного решения этой задачи требуется качественный прогноз электрической нагрузки, поэтому в статье предлагается несколько прогнозных моделей на основе машинного обучения. В качестве входных переменных такие модели используют среднесуточную температуру, значения нагрузки со смещением по времени, скользящие средние и другие признаки. В статье приведено сравнение результатов прогнозирования для нескольких моделей: случайный лес, градиентный бустинг над решающими деревьями, метод опорных векторов, а также мультипараметрическая линейная регрессия. Эффективность предложенных моделей продемонстрирована на реальных данных энергосистемы Германии.