Прогноз энергии будущего: KNN и временные ряды на службе возобновляемых источников

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование демонстрирует, как методы машинного обучения позволяют повысить точность прогнозирования выработки энергии из возобновляемых источников в Китае.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Прогнозируемый сценарий демонстрирует, что доля возобновляемых источников энергии в общем объеме производства электроэнергии может значительно варьироваться, отражая потенциальную траекторию энергетического перехода и зависимость от принятых политических решений.

В работе представлены результаты применения моделей SARIMA и KNN для прогнозирования генерации гидро- и ветроэнергии, что критически важно для эффективного управления энергосистемой и планирования энергетической политики.

Несмотря на растущую потребность в стабильном электроснабжении, прогнозирование выработки энергии из возобновляемых источников остается сложной задачей из-за их непостоянства и нелинейности. В работе ‘KNN and Time Series Based Prediction of Power Generation from Renewable Resources’ исследуются возможности моделей K-ближайших соседей (KNN) и сезонного авторегрессионного интегрированного скользящего среднего (SARIMA) для прогнозирования общей выработки электроэнергии на основе солнечной, ветровой и гидроэнергетики в Китае. Результаты демонстрируют, что оба подхода обеспечивают сопоставимую точность прогнозирования, учитывая как долгосрочные тренды, так и сезонные колебания. Смогут ли подобные модели стать основой для эффективного управления энергосистемами и разработки обоснованной политики в области возобновляемой энергетики?

Чёрная дыра энергетического перехода: Китай на пути к устойчивости

Исторически сложившаяся зависимость Китая от ископаемого топлива стала ключевым фактором экономического подъема страны, однако эта модель развития сопряжена с серьезными экологическими и ресурсными проблемами. Интенсивное сжигание угля, нефти и газа привело к значительному загрязнению воздуха и воды, а также к росту выбросов парниковых газов, способствующих изменению климата. Кроме того, ограниченность запасов ископаемого топлива создает угрозу для долгосрочной энергетической безопасности Китая, вынуждая страну искать альтернативные источники энергии и внедрять более устойчивые методы производства. Необходимость снижения экологической нагрузки и обеспечения стабильного энергоснабжения становится все более актуальной для поддержания экономического роста и улучшения качества жизни населения.

Исчерпаемость запасов ископаемого топлива и одновременно растущий спрос на энергию в Китае диктуют необходимость стремительного перехода к устойчивым источникам. Этот процесс обусловлен не только экологическими соображениями, но и стратегической необходимостью обеспечения энергетической безопасности страны. В связи с этим, Китай активно инвестирует в развитие возобновляемых источников энергии, таких как солнечная и ветровая энергетика, стремясь уменьшить зависимость от импорта ископаемого топлива и обеспечить стабильное энергоснабжение в долгосрочной перспективе. Увеличение доли возобновляемых источников в энергетическом балансе представляется ключевым фактором для поддержания экономического роста и улучшения экологической обстановки в стране.

Переход Китая к устойчивым источникам энергии является не только необходимостью для защиты окружающей среды, но и ключевым фактором обеспечения энергетической безопасности и экономической стабильности страны. В 2020 году установленная мощность солнечных электростанций в Китае достигла 253 ГВт, а ветровых — 281 ГВт, что составляет значительную долю мировых мощностей в этих секторах. Такой масштаб инвестиций в возобновляемые источники энергии снижает зависимость от импорта ископаемого топлива, укрепляет энергетическую независимость и способствует развитию высокотехнологичных отраслей промышленности, что, в свою очередь, стимулирует экономический рост и повышает конкурентоспособность страны на международной арене. Этот стратегический сдвиг позволяет Китаю не только решать внутренние экологические проблемы, но и позиционировать себя как лидера в области «зеленых» технологий.

В Китае наблюдается устойчивая тенденция к росту использования возобновляемых источников энергии.

Прогнозирование будущего: Методы оценки генерации возобновляемой энергии

Точное прогнозирование выработки возобновляемых источников энергии имеет решающее значение для обеспечения стабильности энергосистемы и эффективного распределения ресурсов. Несоответствие между прогнозируемой и фактической выработкой может привести к колебаниям частоты и напряжения в сети, что требует оперативного резервирования мощностей и может привести к отключениям. Эффективное прогнозирование позволяет оптимизировать использование резервных мощностей, снижать затраты на балансировку сети и повышать надежность электроснабжения. Кроме того, точные прогнозы необходимы для планирования работы энергосистемы, определения оптимального графика обслуживания оборудования и интеграции возобновляемых источников энергии в общую энергосистему в больших объемах.

Для прогнозирования выработки возобновляемых источников энергии использовались два основных метода: алгоритм ближайших соседей (KNN) и модель сезонной авторегрессии интегрированного скользящего среднего (SARIMA). Алгоритм KNN представляет собой непараметрический метод, который прогнозирует будущие значения, основываясь на схожести с историческими данными. Модель SARIMA, в свою очередь, является статистической моделью, предназначенной для анализа и прогнозирования временных рядов, учитывающей сезонность, тренды и автокорреляцию в данных о выработке энергии. Обе модели были применены для оценки точности прогнозирования и выявления наиболее эффективного подхода в конкретных условиях.

Модель SARIMA, использующая анализ временных рядов, позволяет учитывать внутренние временные зависимости в данных о генерации энергии. В отличие от параметрических методов, требующих предварительного определения распределения данных, алгоритм KNN (K-ближайших соседей) представляет собой непараметрический подход. Он прогнозирует значения, основываясь на схожести с историческими данными, без необходимости задавать конкретную математическую функцию для моделирования временной зависимости. В контексте прогнозирования выработки возобновляемых источников энергии, это означает, что SARIMA эффективно улавливает сезонные колебания и автокорреляцию в данных, в то время как KNN адаптируется к нелинейным зависимостям, основываясь исключительно на данных.

Прогноз выработки гидроэлектростанций, основанный на модели SARIMA, показывает процент от общего объема выработки электроэнергии.

Оценка точности: Ключевые показатели эффективности прогнозирования

Для оценки точности прогнозов использовался набор метрик, включающий в себя среднюю абсолютную ошибку ($MAE$), среднеквадратичную ошибку ($MSE$), корень из среднеквадратичной ошибки ($RMSE$) и среднюю абсолютную процентную ошибку ($MAPE$). $MAE$ измеряет среднее абсолютное отклонение прогнозов от фактических значений. $MSE$ и $RMSE$ более чувствительны к большим ошибкам, поскольку они возводят отклонения в квадрат. $MAPE$ выражает ошибку в процентах, что облегчает интерпретацию и сравнение точности прогнозов для различных временных рядов или моделей. Комбинация этих метрик позволяет получить всестороннюю оценку производительности модели прогнозирования.

Использование нескольких метрик оценки точности прогноза, таких как $MAE$, $RMSE$, $MSE$ и $MAPE$, обеспечивает многогранный анализ ошибок. $MAE$ (средняя абсолютная ошибка) предоставляет общее представление об ошибке, в то время как $RMSE$ (среднеквадратичная ошибка) и $MSE$ (среднеквадратичная ошибка) более чувствительны к большим отклонениям, что позволяет выявить случаи значительных ошибок прогнозирования. $MAPE$ (средняя абсолютная процентная ошибка) выражает ошибку в процентах, что упрощает сравнение точности прогнозов для различных временных рядов и масштабов данных. Совместное использование этих метрик позволяет всесторонне оценить надежность и качество модели прогнозирования, выявляя как общие тенденции, так и конкретные области, требующие улучшения.

Для оценки точности прогнозов использовались метрики $MAE$, $RMSE$, $MSE$ и $MAPE$. Показатель $MAE$ отражает среднюю абсолютную ошибку, в то время как $RMSE$ и $MSE$ более чувствительны к большим ошибкам, что позволяет выявить модели, склонные к значительным отклонениям. $MAPE$ выражает ошибку в процентах, что упрощает интерпретацию и сравнение результатов для различных временных рядов. В частности, модель SARIMA продемонстрировала $MAPE$ в 9.11% для возобновляемой энергии и 6.64% для гидроэнергии, что свидетельствует о высокой точности и эффективном учете сезонных колебаний. Значение $RMSE$ для возобновляемой энергии у модели SARIMA составило 1.06.

На данный момент Китай является лидером в производстве электроэнергии на гидроэлектростанциях, располагая установленной мощностью в 390.9 ГВт. Этот показатель значительно превышает мощности других стран и демонстрирует доминирующее положение Китая в данной сфере возобновляемой энергетики. Значительная установленная мощность позволяет стране обеспечивать существенную часть своих энергетических потребностей за счет гидроэлектроэнергии, а также экспортировать электроэнергию в соседние регионы.

Модель SARIMA демонстрирует высокую точность в прогнозировании временных рядов, достоверно воспроизводя тенденции с незначительными остаточными ошибками до 2020 года.

Политика и рост: Будущее энергетического баланса Китая

Политика Китая в области возобновляемых источников энергии играет ключевую роль в расширении использования таких ресурсов, как солнечная, ветровая и гидроэнергетика. Данные меры включают в себя различные стимулы для инвестиций в «зеленые» проекты, поддержку технологических инноваций и создание благоприятной рыночной среды. Особое внимание уделяется долгосрочному планированию и целенаправленным государственным программам, которые обеспечивают стабильный рост сектора возобновляемой энергетики и способствуют достижению национальных целей в области устойчивого развития. Эффективность данной политики проявляется в увеличении доли возобновляемых источников энергии в общем энергетическом балансе страны и укреплении позиций Китая как мирового лидера в области чистой энергетики.

Государственная политика Китая оказывает существенное влияние на развитие возобновляемых источников энергии, активно стимулируя инвестиции в данную сферу. Предоставление налоговых льгот, субсидий и гарантий способствует притоку капитала в проекты, связанные с солнечной, ветряной и гидроэнергетикой. Одновременно реализуются программы поддержки научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ, направленные на совершенствование технологий и снижение стоимости производства энергии из возобновляемых источников. Создание благоприятной рыночной среды, включающей упрощенные процедуры лицензирования и подключения к электросетям, а также гарантированный сбыт электроэнергии, обеспечивает стабильность и привлекательность для инвесторов, что, в свою очередь, ускоряет внедрение инноваций и расширение масштабов проектов в области возобновляемой энергетики.

Прогнозы указывают на значительный рост доли солнечной и ветровой энергии в энергетическом балансе Китая к 2031 году, превышающий 7% и 12% соответственно. Несмотря на существующую мощность ядерной энергетики в 57 ГВт и строительство дополнительных 24 ГВт новых мощностей, устойчивый рост возобновляемых источников демонстрирует приверженность страны более чистому и экологически устойчивому энергетическому будущему. Такая динамика указывает на стратегический сдвиг в сторону декарбонизации экономики и снижения зависимости от традиционных источников энергии, что является важным шагом в контексте глобальных усилий по борьбе с изменением климата.

В период с 2005 по 2013 год наблюдался рост производства электроэнергии из возобновляемых источников в Китае.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует, что точность прогнозирования генерации возобновляемой энергии, особенно с использованием моделей SARIMA и KNN, имеет решающее значение для эффективного управления энергосистемами. Подобный подход к моделированию аккреционных дисков и джетов, калибровка моделей на основе мультиспектральных наблюдений, позволяет оценить ограничения и достижения текущих симуляций. В этой связи, уместно вспомнить слова Людвига Витгенштейна: «Предел моего языка — предел моего мира». Точность наших прогнозов, подобно границам нашего языка, определяет наше понимание и способность эффективно взаимодействовать с миром возобновляемой энергии и планировать его будущее развитие.

Куда Ведёт Нас Расчёт?

Представленные модели, стремящиеся уловить неуловимую природу возобновляемой энергии, демонстрируют, как любое предсказание, даже основанное на кажущейся точности статистических методов, является лишь вероятностью. Рост потенциала солнечной и ветровой энергии в Китае, несомненно, впечатляет, но истинное испытание заключается не в констатации этого факта, а в предвидении непредсказуемого. Каждая поправка к модели SARIMA, каждый подобранный параметр KNN — это попытка заглянуть в будущее, которое может просто перестать существовать под давлением новых данных или не учтенных факторов.

Ограничения этих методов, как и любые ограничения, не являются поводом для отчаяния, а скорее напоминанием о фундаментальной неполноте нашего знания. Игнорирование нелинейных зависимостей, упрощение климатических моделей, неспособность учесть политические и экономические изменения — всё это лишь тени, скрывающие истинную сложность системы. Чёрные дыры не спорят; они поглощают. Точно так же, неточности в прогнозах не опровергаются, а впитываются в новый цикл расчётов.

Будущие исследования, вероятно, будут сосредоточены на гибридных моделях, объединяющих статистические подходы с алгоритмами машинного обучения и, возможно, с более глубоким пониманием физических процессов. Однако, следует помнить, что даже самые сложные модели — это лишь карты, а не сама территория. Истинная задача — не создать идеальный прогноз, а научиться жить с неопределённостью, признавая, что любое предсказание может быть уничтожено силой гравитации реальности.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.17102.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-24 14:24