Supervised Machine Learning for Renewable Energy

Nadzorovano strojno učenje za obnovljive vire energije. Natančna napoved obnovljivih virov energije je pomembna za optimizacijo integracije v omrežje in spodbujanje okoljske trajnosti. V tem poglavju so razviti prediktivni modele, ki temeljijo na nadzorovanem strojnem učenju za porabo solarne energije. Pri tem se uporabljajo zgodovinski podatki iz elektrarn, ki uporabljajo sončno energijo in se integrirajo različni viri podatkov: zgodovinska poraba energije, dejanske vremenske razmere (vključno s temperaturo, insolacijo in hitrostjo vetra) ter zgodovinske vremenske napovedi. Napredne metode umetne inteligence in algoritmi strojnega učenja, vključno z globokim učenjem, so bili učeni na večvirnem naboru podatkov, da bi identificirali kompleksne časovne vzorce in vzorce med vremenom in energijo. Modeli so dosegli visoko natančnost in so se izkazali za robustne na meteorološke spremembe. Natančni prediktivni modeli omogočajo podjetjem, da zmanjšajo rezervne zmogljivosti, ki temeljijo na fosilnih gorivih, zmanjšajo neučinkovitost omrežja in izboljšajo izrabo obnovljivih virov energije. Za okoljsko trajnost ti modeli neposredno podpirajo cilje dekarbonizacije, saj omogočajo večjo integracijo sončne energije, zmanjšujejo povezane emisije ogljika iz nadomestne proizvodnje in spodbujajo učinkovito energetsko načrtovanje. S tem, ko olajšujejo zanesljivo in učinkovito integracijo sončne energije, ta pristop predstavlja majhen korak k doseganju ničelnih neto emisij v energetskem sektorju. is important for optimizing grid integration and advancing environmental sustainability. This chapter develops predictive models based on supervised machine learning for solar energy consumption using historical data from solar power plants, integrating various data sources: historical energy consumption, actual weather conditions (including temperature, insolation, and wind speed), and historical weather forecasts. Advanced artificial intelligence and machine learning algorithms including deep learning were trained on a multi-source dataset to identify complex temporal patterns and weather-energy patterns. The models achieved high precision, demonstrating robustness against meteorological variability. Accurate predictive models enable utilities to reduce fossil-fuel-based reserve capacity, minimize grid inefficiencies, and enhance renewable energy utilization. For environmental sustainability, these models directly support decarbonization goals by enabling larger solar integration, reducing associated carbon emissions from backup generation, and promoting resource-efficient energy planning. By facilitating the reliable and efficient integration of solar power, this approach represents a small step toward achieving zero net emissions in the energy sector.