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 случайного 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».