Aurinkovoiman tuotannon ennustaminen

Abstract

Aurinkovoima on nopeasti kasvava uusiutuvan energian tuotantomuoto, jonka ennustettavuus on keskeinen edellytys sähköverkon vakaudelle ja energiakaupan tehokkuudelle. Tutkimusongelmana on aurinkovoiman tuotannon ennustamisen vaikeus, joka johtuu sääolosuhteiden vaihtelusta ja tuotannon luontaisesta epävarmuudesta. Tämän työn tavoitteena on tarkastella aurinkovoiman ennustamisen haasteita sekä arvioida, millaisia menetelmiä voidaan hyödyntää ennusteiden tarkkuuden parantamisessa.

Keskeisiä käsitteitä opinnäytetyössä ovat sääolosuhteiden vaikutus, tilastolliset ja fysikaaliset mallit sekä hybridimallien yhdistelmät. Aineistona hyödynnettiin aiempia tutkimuksia ja katsauksia aurinkovoiman ennustamisesta, ja menetelmänä käytettiin kirjallisuuskatsausta.

Tuloksena havaittiin, että aurinkovoiman ennustamisen keskeisimmät haasteet liittyvät sääolosuhteiden nopeisiin muutoksiin, datan laatuun ja saatavuuteen sekä mallien monimutkaisuuteen ja laskennallisiin vaatimuksiin. Lisäksi paikalliset tekijät, kuten paneelien suuntaus ja likaantuminen, vaikuttavat ennusteiden luotettavuuteen. Voidaan todeta, että tarkemmat ennusteet edellyttävät monipuolisempaa datan hyödyntämistä, koneoppimisen kehittämistä ja hybridimallien soveltamista.