Fortgeschrittene Prognosemethoden der 5-Minuten-Stromerzeugung in einem PV-System zur Steuerung des Mikronetzbetriebs

Dieses Papier behandelt die sehr kurzfristige (5-Minuten) Prognose der photovoltaischen Stromerzeugung. Die Entwicklung von Methoden, die für diese Art von Prognose nützlich sind, ist das Hauptziel dieser Studie. Wir haben eine umfassende Studie auf der Grundlage fragmentarischer Zeitreihen vorbereitet, die 4 volle Tage der 5-Minuten-Stromerzeugung umfassen. Dieses Problem ist besonders wichtig für die Betriebsführung von Mikronetzen, d.h. für den ordnungsgemäßen Betrieb kleiner Energie-Mikrosysteme. Die Prognose der Stromerzeugung durch erneuerbare Energiequellen auf einem sehr kurzfristigen Horizont, einschließlich PV-Systemen, ist sehr wichtig, insbesondere im Inseltbetrieb von Mikronetzen. Ungenaue Prognosen können zu einem unsachgemäßen Betrieb von Mikronetzen oder zu steigenden Kosten/ sinkenden Gewinnen für Mikronetzbetreiber führen. Dieses Papier präsentiert eine kurze Beschreibung der Leistung von photovoltaischen Systemen, insbesondere der wichtigsten Umweltparameter, und eine sehr detaillierte statistische Analyse der Daten, die aus vier Stichprobenzeitreihen der Stromerzeugung in einem bestehenden PV-System, das sich auf dem Dach eines Gebäudes befand, gesammelt wurden. Verschiedene Prognosemethoden, die für diese Art der Prognose eingesetzt werden können, und die Wahl geeigneter Eingabedaten in diesen Methoden waren Gegenstand besonderer Aufmerksamkeit in diesem Papier. Zehn verschiedene prognostische Methoden (einschließlich hybrider und Team-Methoden) wurden getestet. Eine neue, proprietäre Prognosemethode – eine hybride Methode, die drei unabhängige MLP-artige neuronale Netzwerke nutzt – war eine einzigartige Technik, die von den Autoren dieses Papiers entwickelt wurde. Die mit verschiedenen Methoden erzielten Prognosen werden detailliert präsentiert und diskutiert. Darüber hinaus wurde eine qualitative Analyse der Prognosen, die unter Verwendung verschiedener Qualitätsmaße erzielt wurden, durchgeführt. Einige der präsentierten prognostischen Modelle sind unserer Meinung nach vielversprechende Werkzeuge für den praktischen Einsatz, z.B. für die Betriebsführung in Niederspannungs-Mikronetzen. Die günstigsten Prognosemethoden für verschiedene Sets von Eingangsvariablen wurden aufgezeigt, und praktische Schlussfolgerungen zu dem untersuchten Problem wurden formuliert. Dank der Analyse der Nützlichkeit verschiedener Prognosemethoden für vier analysierte, separate Zeitreihen wurde die Zuverlässigkeit der zu den empfohlenen Methoden gehörenden Schlussfolgerungen erheblich erhöht.