Improving of the Generation Accuracy Forecasting of Photovoltaic Plants Based on k-Means and k-Nearest Neighbors Algorithms

Renewable energy sources (RES) are seen as a means of the fuel and energy complex carbon footprint reduction but the stochastic nature of generation complicates RES integration with electric power systems. Therefore, it is necessary to develop and improve methods for forecasting of the power plants generation using the energy of the sun, wind and water flows. One of the ways to improve the accuracy of forecast models is a deep analysis of meteorological conditions as the main factor affecting the power generation. In this paper, a method for adapting of forecast models to the meteorological conditions of photovoltaic stations operation based on machine learning algorithms was proposed and studied. In this case, unsupervised learning is first performed using the k-means method to form clusters. For this, it is also proposed to use studied the feature space dimensionality reduction algorithm to visualize and estimate the clustering accuracy. Then, for each cluster, its own machine learning model was trained for generation forecasting and the k-nearest neighbours algorithm was built to attribute the current conditions at the model operation stage to one of the formed clusters. The study was conducted on hourly meteorological data for the period from 1985 to 2021. A feature of the approach is the clustering of weather conditions on hourly rather than daily intervals. As a result, the mean absolute percentage error of forecasting is reduced significantly, depending on the prediction model used. For the best case, the error in forecasting of a photovoltaic plant generation an hour ahead was 9 %. © 2023 Belarusian National Technical University. All rights reserved

Повышение точности прогнозирования генерации фотоэлектрических станций на основе алгоритмов k-средних и k-ближайших соседей

Renewable energy sources (RES) are seen as a means of the fuel and energy complex carbon footprint reduction but the stochastic nature of generation complicates RES integration with electric power systems. Therefore, it is necessary to develop and improve methods for forecasting of the power plants generation using the energy of the sun, wind and water flows. One of the ways to improve the accuracy of forecast models is a deep analysis of meteorological conditions as the main factor affecting the power generation. In this paper, a method for adapting of forecast models to the meteorological conditions of photovoltaic stations operation based on machine learning algorithms was proposed and studied. In this case, unsupervised learning is first performed using the k-means method to form clusters. For this, it is also proposed to use studied the feature space dimensionality reduction algorithm to visualize and estimate the clustering accuracy. Then, for each cluster, its own machine learning model was trained for generation forecasting and the k-nearest neighbours algorithm was built to attribute the current conditions at the model operation stage to one of the formed clusters. The study was conducted on hourly meteorological data for the period from 1985 to 2021. A feature of the approach is the clustering of weather conditions on hourly rather than daily intervals. As a result, the mean absolute percentage error of forecasting is reduced significantly, depending on the prediction model used. For the best case, the error in forecasting of a photovoltaic plant generation an hour ahead was 9 %.Возобновляемые источники энергии рассматриваются как средство снижения углеродного следа топливно-энергетического комплекса, при этом стохастический характер генерации осложняет их интеграцию с электроэнергетическими системами. Эта существенная трудность обусловливает необходимость создавать и совершенствовать методы прогнозирования генерации электрических станций, использующих энергию солнца, ветра и водных потоков. Наиболее важным направлением, обеспечивающим повышение точности прогнозных моделей, является глубокий анализ метеорологических условий как главного фактора, влияющего на выработку электроэнергии. В данной работе предложен и исследован метод адаптации прогнозных моделей под метеорологические условия работы фотоэлектрических станций на базе алгоритмов машинного обучения. При этом вначале выполняется обучение без учителя методом k-средних для формирования кластеров. Для этой задачи также предложено и исследовано использование алгоритма понижения размерности пространства признаков для визуализации оценки точности кластеризации. Затем для каждого кластера построена своя модель машинного обучения для формирования прогнозов и алгоритм k-ближайших соседей для отнесения текущих условий на этапе эксплуатации модели к одному из сформированных кластеров. Исследование было проведено на почасовых метеорологических данных за период с 1985 по 2021 г. Одной из особенностей этого подхода является кластеризация метеоусловий на часовых, а не суточных интервалах. В результате средний модуль относительной ошибки прогнозирования существенно снижается в зависимости от используемой модели прогнозирования. Для наилучшего варианта ошибка прогнозирования генерации фотоэлектрической станции на час вперед составила 9 %