Πρόβλεψη αιολικής παραγωγής με τη χρήση πολυεπίπεδων νευρωνικών δικτύων ακτινικής συνάρτησης βάσης - Κωνσταντίνου, Θεόδωρος (Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο. Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών. Τομέας Ηλεκτρικής Ισχύος, 2018)
Η ένταξη όλο και περισσότερων αιολικών πάρκων καθιστά δύσκολη την διαχείριση και τον προγραμματισμό λειτουργίας του δικτύου μεταφοράς ενέργειας από τον ανεξάρτητο διαχειριστή του δικτύου. Ο διαχειριστής του δικτύου είναι υπεύθυνος για την εξισορρόπηση της παραγωγής και της ζήτησης ηλεκτρικής ενέργειας. Υπάρχει μεγάλη εξέλιξη στον τομέα της πρόβλεψης της ζήτησης φορτίου, ενώ λόγω της ευμεταβλητότητας που χαρακτηρίζει τους σταθμούς ΑΠΕ , η πρόβλεψη παραγωγής από Ανανεώσιμες Πηγές Ενέργειας είναι υπό μελέτη. Επομένως, είναι επιτακτική η ανάγκη ενός εργαλείου πρόβλεψης της αιολικής ενέργειας μέσω της χρήσης του οποίου θα είναι εφικτή η εκτίμηση της παραγωγής των αιολικών πάρκων. Αυτό θα οδηγήσει στη μείωση της χρήσης συμβατικών σταθμών παραγωγής και στην ένταξη περισσότερων σταθμών ΑΠΕ για την επίτευξη του ενεργειακού ισοζυγίου. Σκοπός της παρούσας εργασίας είναι ο επανασχεδιασμός βασικών εργαλείων, όπως αυτά προτάθηκαν σε προηγούμενη έρευνα [6] από το περιβάλλον MATLAB σε περιβάλλον Python, καθώς και η επιλογή διαφορετικής προσέγγισης της χρήσης των εργαλείων αυτών. Τελικός σκοπός της εργασίας ήταν να εντοπισθούν τυχών περιοδικότητες στις χρονοσειρές της αιολικής παραγωγής καθώς και η προσέγγιση μιας συνολικής καμπύλης ισχύος του αιολικού πάρκου με δεδομένα την ταχύτητα και τη διεύθυνση του ανέμου. Στα πλαίσια της παρούσας εργασίας έγινε χρήση ιστορικών δεδομένων των χρονοσειρών της αιολικής παραγωγής, της ταχύτητας και της διεύθυνσης του ανέμου από αιολικά πάρκα στη Ρόδο, καθώς και αριθμητικές προβλέψεις καιρού που δίνονται από το μετεωρολογικό μοντέλο SKIRON του Πανεπιστημίου Αθηνών. Για την μελέτη των δεδομένων και την εκτίμηση της πρόβλεψης έγινε σχεδίαση και χρήση πολυεπίπεδων νευρωνικών δικτύων ακτινικής βάσης (RBF-MLP), τα οποία αποτελούν προέκταση των δικτύων ακτινικής βάσης που προτάθηκαν σε προηγούμενη εργασία [6]. Επιπλέον, έγινε χρήση αυτο-οργανούμενων νευρωνικών δικτύων (αυτο-οργανούμενοι χάρτες) καθώς και αποκωδικοποιητών αποθορυβοποίησης. Η σχεδίαση των νευρωνικών δικτύων καθώς και η απεικόνιση των αποτελεσμάτων έγινε με τη χρήση της γλώσσας Python καθώς και της βιβλιοθήκης εντολών Tensorflow της Google. Από την επεξεργασία των δεδομένων της χρονοσειράς της αιολικής παραγωγής δεν εντοπίσθηκαν σημαντικές περιοδικότητες που θα μπορούσαν να οδηγήσουν σε μια ακριβή πρόβλεψη με τη γνώση ιστορικών δεδομένων. Σε επόμενο βήμα μελετήθηκε και εντοπίσθηκε η ύπαρξη συνάρτησης που να υπολογίζει τη συνολική παραγωγή ενός αιολικού πάρκου συναρτήσει της ταχύτητας και της διεύθυνσης του ανέμου. Με τη χρήση των ιστορικών δεδομένων από τις χρονοσειρές, το μοντέλο νευρωνικών δικτύων που προσέγγιζε τη συνάρτηση αυτή ήταν ακριβές. Έπειτα, έγινε χρήση των αριθμητικών προβλέψεων καιρού, όπου εισήχθησαν στη συνολική καμπύλη ισχύος, με σκοπό τη πρόβλεψη της αιολικής παραγωγής. Από τα αποτελέσματα έγινε φανερό ότι όσα σφάλματα παρουσιάζουν οι αριθμητικές προβλέψεις καιρού υπεισέρχονται μέσω της συνάρτησης στην πρόβλεψη της αιολικής παραγωγής. Εν κατακλείδι, είναι σημαντικό να μελετηθεί εκτενέστερα η πρόβλεψη της αιολικής παραγωγής, καθώς και η βελτίωση των μετεωρολογικών μοντέλων για να εξασφαλίσουμε πιο ακριβή δεδομένα. Μέσω της χρήσης των νευρωνικών δικτύων έγινε κατανοητό ότι τα νευρωνικά δίκτυα που χρησιμοποιήθηκαν δεν ήταν ικανά να εντοπίσουν τα σφάλματα και τις περιπτώσεις ακραίων καιρικών φαινομένων. Ουσιαστικά, το μοντέλο το οποίο προτείνεται στη παρούσα εργασία κάνει μια εκτίμηση της μελλοντικής παραγωγής ενός αιολικού πάρκου, χρησιμοποιώντας αυτούσιες τις αριθμητικές προβλέψεις, αλλά δεν είναι σε θέση να διαχειριστεί πλήρως την αβεβαιότητα και τα σφάλματα που ήδη υπάρχουν στις μετεωρολογικές προβλέψεις.