В роботі було розглянуто метод Random Forest як потужний інструмент для прогнозування генерування фотоелектричних станцій, що є важливим елементом для підвищення ефективності функціонування енергосистеми. Прогнозування генерації електроенергії від фотоелектричних станцій є складним завданням через їхню високу залежність від метеорологічних умов, таких як інтенсивність сонячного випромінювання, температура повітря, хмарність, опади тощо. Ці фактори створюють значні коливання у виробництві енергії, що ускладнює точний прогноз на короткі та довгострокові періоди. Метод Random Forest дозволяє ефективно моделювати залежності між численними змінними та враховувати складні взаємозв'язки між ними, що підвищує якість прогнозування в умовах невизначеності. У ході дослідження було запропоновано ефективний алгоритм використання цього методу для підвищення точності прогнозу, що зменшує похибки й дозволяє забезпечити більш надійне планування електричних резервів в енергосистемі. Особлива увага приділялася адаптивності моделі, тобто її здатності підлаштовуватися до змін у погодних умовах, сезонних коливань і характерних кліматичних особливостей регіону. Цей підхід забезпечує стабільність роботи енергосистеми, оскільки дозволяє операторам більш точно планувати обсяги необхідних резервів потужності, враховуючи можливі перепади генерації відновлюваних джерел. Застосування Random Forest також є корисним для інтеграції прогнозів генерації з іншими елементами системи управління енергоспоживанням, що полегшує процес прийняття рішень. Результати дослідження свідчать про те, що метод Random Forest є перспективним інструментом для прогнозування генерації електроенергії фотоелектричними станціями, забезпечуючи прийнятний рівень точності для планування енергетичних ресурсів. Це особливо актуально в умовах збільшення частки відновлюваних джерел у структурі енергетичного балансу, що вимагає більш гнучкого підходу до управління енергетичними ресурсами.

DOI: https://doi.org/10.31649/mccs2024.4-05