Научная работа студентов
ОНИРС СНО Молодежные лаборатории
15 учебная неделя
pk@nstu.ru, +7 (383) 319 59 99 — приёмная комиссия

Прогнозная модель ученых НГТУ НЭТИ обеспечит более эффективную работу ГЭС 

Новости

В Новосибирском государственном техническом университете НЭТИ предложили оптимизировать режим работы ГЭС с помощью прогнозных моделей, созданных на основе методов машинного обучения. Это позволит более эффективно расходовать воду, а в периоды паводка — минимизировать холостые сбросы.

«Гидроэлектростанции играют большую роль в энергосистеме, они обладают высокой маневренностью, могут быстро набирать мощность, это экологически чистый источник энергии и один из самых дешевых в плане обслуживания и стоимости энергоресурсов. Прогнозирование естественного притока воды к участку ГЭС является одним из основных элементов планирования режима работы электростанции. Приток воды в реке меняется внутри года с определенной периодичностью. Есть два ярко выраженных периода — период межени и период паводка. Кроме того, приток воды меняется и на многолетнем интервале (маловодные, средневодные и многоводные года). Если год выдался маловодным, ресурс будет ограничен и мы должны как можно экономнее его расходовать, чтобы выполнить требования по выдаче гарантированной мощности в энергосистему. Точность прогноза притока воды важна для надежной и эффективной работы электростанции», — рассказал доцент кафедры систем электроснабжения предприятий НГТУ НЭТИ кандидат технических наук Сергей Митрофанов.

Для решения задачи планирования режима работы ГЭС была сделана выборка из метеорологической информации за 9 лет со значениями температуры воздуха, давления, осадков, влажности, также учитывались среднесуточные значения расхода воды. Эту информацию ученые использовали для создания модели прогнозирования. Протестировав разные методы машинного обучения, они пришли к выводу, что наиболее эффективными будут модели на основе случайного леса деревьев решений и градиентного бустинга. Они позволяют учитывать большое количество дополнительных факторов и ограничений и в целом демонстрируют более высокую точность (наибольшая точность у модели случаиного леса деревьев решений составила 86,52%).

Модели представляют собой программные модули. На вход подается набор данных, далее по определенному алгоритму производится расчет параметров, и на выходе получается расчетное значение. Задача моделей — спрогнозировать приток воды к створу ГЭС, и чем точнее прогноз, тем более эффективно будет спланирован режим работы станции. Таким образом ученые НГТУ НЭТИ смоделировали самый сложный период предполоводной сработки (недельный и декадный прогноз) для Новосибирской ГЭС. 

Как отметил Сергей Митрофанов, практическая значимость разработки заключается в возможности с учетом погодных условий выбрать наилучший режим работы ГЭС. Точный прогноз дает возможность подготовиться к изменениям притока и режима потребления, заблаговременно разработать стратегию наполнения водохранилища и минимизировать объем холостых сбросов.

Результаты исследования были  опубликованы в издании «Международный журнал по водородной энергетике». 


Размещение информации на странице:
Управление информационной политики  
Наверх
 

Обработка персональных данных

Мы используем сервис веб-аналитики Яндекс Метрика, который использует cookie.

Собранная при помощи cookie информация не может идентифицировать вас, однако может помочь нам улучшить работу нашего сайта. Вы можете отказаться от использования cookies, выбрав соответствующие настройки в браузере. Также Вы можете запретить сбор данных с помощью расширения для браузера «Блокировщик Яндекс Метрики». Используя этот сайт, вы соглашаетесь на обработку персональных данных.