В статье рассматривается задача краткосрочного прогнозирования солнечной радиации с использованием нейросетевых моделей и открытых метеорологических данных сервиса Open-Meteo. Проанализированы современные архитектуры глубокого обучения, применяемые для обработки временных и пространственно-временных метеорологических данных, а также их роль в повышении точности прогнозирования генерации солнечных электростанций.

Ключевые слова: солнечная радиация, прогнозирование, нейронные сети, глубокое обучение, солнечная энергетика, метеорологические данные, Open-Meteo, возобновляемые источники энергии.

Введение

Развитие возобновляемых источников энергии является одним из ключевых направлений трансформации современной энергетики в условиях декарбонизации и перехода к устойчивым энергетическим системам. Солнечная энергетика занимает ведущее место среди возобновляемых источников благодаря высокой масштабируемости, технологической зрелости и снижению стоимости фотоэлектрических установок. Вместе с тем существенным ограничением для широкого внедрения солнечных электростанций остаётся высокая изменчивость выработки, обусловленная стохастическим характером солнечной радиации.

Солнечная радиация формируется под воздействием сложных атмосферных процессов, включающих облачность, содержание водяного пара, аэрозольный состав, а также сезонные и суточные астрономические факторы. В результате фактическая генерация солнечных электростанций может существенно отклоняться от прогнозируемых значений, что приводит к росту потребности в резервировании мощности, усложняет диспетчерское управление и снижает экономическую эффективность энергосистем с высокой долей возобновляемых источников.

В ряде исследований в области мониторинга и прогнозирования атмосферных параметров подчёркивается, что высокая изменчивость метеорологических процессов требует перехода от детерминированных методов оценки к адаптивным интеллектуальным системам, способным учитывать пространственно-временную неоднородность атмосферы и динамику загрязняющих и метеорологических факторов. Использование автоматизированных систем сбора и анализа метеорологических данных позволяет повысить достоверность прогнозов и обеспечить их практическую применимость в задачах управления сложными технико-природными системами, включая энергетические объекты [6].

Точность краткосрочного прогноза солнечной радиации является критически важной задачей для оптимизации работы солнечных электростанций, планирования режимов генерации, управления накопителями энергии и обеспечения устойчивости энергосистем. В этой связи особый интерес представляет использование методов искусственного интеллекта и глубокого обучения, способных выявлять нелинейные зависимости в больших массивах метеорологических данных.

Современные исследования в области управления энергосистемами с высокой долей возобновляемых источников показывают, что внедрение предиктивной аналитики на основе машинного обучения позволяет существенно снизить неопределённость при планировании режимов работы генерации. Прогнозирование выработки солнечной энергетики на основе метеорологических данных рассматривается как ключевой элемент интеллектуальных систем поддержки принятия решений, обеспечивающих повышение надёжности и экономической эффективности энергосистем [7].

Современные открытые метеорологические сервисы, такие как Open-Meteo, предоставляют доступ к высококачественным историческим и прогнозным данным с высоким временным разрешением, что создаёт предпосылки для построения data-driven моделей прогноза солнечной радиации, ориентированных на практические задачи энергетики [5].

Цель исследования

Целью настоящего исследования является разработка и экспериментальная валидация нейросетевых моделей краткосрочного прогноза солнечной радиации на основе открытых метеорологических данных сервиса Open-Meteo, ориентированных на повышение точности прогнозирования генерации солнечных электростанций и оптимизацию их работы в энергосистемах с высокой долей возобновляемых источников энергии.

Дополнительно исследование ориентировано на обоснование применимости нейросетевых моделей в составе автоматизированных и предиктивных систем управления энергетическими объектами, где прогноз метеорологических параметров используется как входная информация для оптимизации режимов генерации и балансирования нагрузки [7].

Теоретические основы моделирования солнечной радиации

Традиционные подходы к моделированию солнечной радиации базируются на физических моделях радиационного переноса и эмпирико-статистических зависимостях. Классические модели ясного неба описывают поток солнечного излучения при отсутствии облачности и учитывают геометрическое положение Солнца, атмосферную прозрачность и газовый состав. Такие модели широко применяются в инженерных расчётах, однако они не способны адекватно учитывать влияние облаков и быстро меняющиеся атмосферные условия [1].

Физико-статистические модели расширяют подход ясного неба за счёт использования метеорологических параметров, включая облачность и влажность, однако их точность существенно снижается в условиях сложной и неоднородной атмосферы. Кроме того, такие модели требуют ручной настройки коэффициентов и плохо адаптируются к локальным климатическим условиям, что ограничивает их применение для оперативного прогнозирования генерации солнечных электростанций.

В исследованиях, посвящённых прогнозированию эколого-метеорологических параметров, отмечается, что классические статистические методы демонстрируют ограниченную устойчивость при наличии пропусков данных, шумов и резких изменений атмосферных условий. В этой связи всё большее распространение получают интеллектуальные методы, позволяющие формировать устойчивые прогнозы на основе неполных и зашумлённых временных рядов, что особенно важно для задач энергетики и экологического мониторинга [6].

Аналитическое исследование нейросетевых архитектур и моделей для прогноза солнечной радиации

В задачах прогнозирования солнечной радиации важно различать понятия нейросетевой архитектуры и нейросетевой модели. Под архитектурой понимается класс вычислительных структур и принцип организации слоёв нейронной сети, определяющий характер обработки данных. Модель же представляет собой конкретную реализацию выбранной архитектуры с заданными параметрами, обученную на определённом наборе данных.

Одним из наиболее распространённых классов архитектур для прогнозирования солнечной радиации являются рекуррентные нейронные сети, в частности LSTM и GRU. Их архитектурной особенностью является наличие механизмов памяти, позволяющих учитывать временную зависимость между наблюдениями. Конкретные модели на основе LSTM могут различаться глубиной сети, размерностью скрытых состояний, длиной временного окна и набором входных признаков. Такие модели хорошо работают с одномерными временными рядами солнечной радиации, однако ограничены в способности учитывать пространственную структуру атмосферных процессов [2].

В исследованиях автоматизированных систем прогнозирования атмосферных параметров подчёркивается, что рекуррентные нейросети демонстрируют высокую эффективность при анализе временных рядов метеорологических данных, особенно при наличии выраженной сезонности и суточной цикличности. При этом качество прогноза существенно зависит от корректного формирования входных признаков и выбора временного горизонта прогнозирования [6].

Для учёта пространственной неоднородности атмосферы применяются свёрточные архитектуры и их расширения. Архитектура ConvLSTM сочетает в себе рекуррентные и свёрточные операции, что позволяет моделировать эволюцию двумерных полей облачности и радиации во времени. Конкретные модели ConvLSTM отличаются количеством свёрточных фильтров, размером ядер и глубиной рекуррентных блоков. Такие модели особенно эффективны при использовании пространственных метеорологических данных и облачных карт [3].

Современные архитектуры, основанные на механизме внимания, включая трансформеры и Temporal Fusion Transformer, представляют собой отдельный класс нейросетей, ориентированных на обработку сложных многомерных временных рядов. Архитектура трансформера позволяет явно моделировать зависимости между различными временными шагами без использования рекуррентных связей. Конкретные модели трансформеров могут существенно различаться по числу голов внимания, глубине encoder–decoder блоков и способу кодирования временных признаков. Эти модели демонстрируют высокую эффективность при прогнозировании солнечной радиации в условиях большого количества входных параметров и сложных нелинейных зависимостей [4].

В задачах предиктивной аналитики энергосистем использование архитектур с механизмами внимания позволяет учитывать взаимосвязь между метеорологическими факторами, режимами работы генерации и состоянием энергосистемы в целом. Такие модели рассматриваются как перспективный инструмент интеграции прогнозов ВИЭ в контуры оперативного и краткосрочного управления энергосистемами [7].

Отдельного внимания заслуживают гибридные архитектуры, сочетающие различные принципы обработки данных. Например, комбинация ConvLSTM и трансформера позволяет объединить преимущества локального пространственного анализа и глобального временного внимания. Такие архитектуры не являются отдельными моделями, а представляют собой класс решений, внутри которого возможна настройка конкретных моделей под региональные и энергетические условия.

Использование данных Open-Meteo

Сервис Open-Meteo предоставляет унифицированный доступ к историческим и прогнозным метеорологическим данным, включая солнечную радиацию, облачность, температуру воздуха, влажность, атмосферное давление, скорость и направление ветра. Данные доступны с почасовым разрешением и охватывают длительные временные интервалы, что делает их пригодными для обучения нейросетевых моделей различной сложности [5].

Подход, основанный на использовании централизованных источников метеорологических данных, соответствует современным концепциям построения автоматизированных систем мониторинга и прогнозирования, где особое значение придаётся целостности, сопоставимости и воспроизводимости входной информации. Это позволяет формировать масштабируемые решения, адаптируемые к различным регионам и условиям эксплуатации энергетических объектов [6].

Важным преимуществом использования данных Open-Meteo является их совместимость с численными моделями погоды и продуктами реанализа, что позволяет формировать согласованные обучающие выборки и использовать прогнозные метеоданные в качестве входных параметров нейросетевых моделей солнечной радиации.

Методология исследования

Солнечная радиация рассматривается как целевая переменная, прогнозируемая на основе набора метеорологических и временных признаков. На этапе предварительной обработки данных выполняются очистка временных рядов, восстановление пропусков, нормализация и формирование скользящих временных окон. Дополнительно вводятся календарные и астрономические признаки, учитывающие суточную и сезонную изменчивость солнечного излучения.

Подобный подход соответствует методикам построения интеллектуальных систем прогнозирования, в которых большое внимание уделяется качеству предварительной обработки данных, корректному формированию обучающих выборок и устойчивости моделей к неполноте и зашумлённости входной информации [6].

Для моделирования используются различные нейросетевые архитектуры, каждая из которых реализуется в виде набора моделей с различными параметрами. Качество прогнозов оценивается с использованием стандартных метрик ошибки, включая среднюю абсолютную ошибку и среднеквадратичное отклонение. Отдельно анализируется влияние точности прогноза солнечной радиации на прогнозирование генерации солнечных электростанций.

В контексте энергосистем с возобновляемыми источниками энергии подобная методология позволяет оценить вклад качества метеорологического прогноза в снижение дисбалансов мощности и повышение эффективности диспетчерского управления, что подчёркивается в исследованиях по предиктивной аналитике режимов работы энергосистем [7].

Заключение

Использование нейросетевых архитектур в сочетании с открытыми метеорологическими данными Open-Meteo является эффективным подходом к прогнозированию солнечной радиации в задачах солнечной энергетики. Проведённое аналитическое исследование архитектур и моделей показывает, что выбор архитектуры и её параметризация оказывают решающее влияние на качество прогноза и его практическую применимость в энергетических системах.

Результаты исследования согласуются с современными подходами к построению автоматизированных систем мониторинга метеорологических параметров и предиктивной аналитики энергосистем, подтверждая перспективность интеграции нейросетевых прогнозов солнечной радиации в контуры управления генерацией и планирования режимов работы солнечных электростанций [АР1; АР2].

Литература:

1. Gueymard, C. A. Clear-sky irradiance predictions for solar resource mapping and large-scale applications / C. A. Gueymard. — Текст: непосредственный // Solar Energy. — 2012.
2. Yang, D. Solar irradiance forecasting using machine learning methods / D. Yang, J. Kleissl, C. A. Gueymard. — Текст: непосредственный // Renewable and Sustainable Energy Reviews. — 2018.
3. Shi, X. Convolutional LSTM network: A machine learning approach for precipitation nowcasting / X. Shi, Z. Chen, H. Wang. — Текст: непосредственный // Advances in Neural Information Processing Systems. — 2015.
4. Voyant, C. Machine learning methods for solar radiation forecasting: A review / C. Voyant, G. Notton, S. Kalogirou. — Текст: непосредственный // Renewable Energy. — 2017.
5. Open-source weather API and climate data documentation. — Текст: электронный // open-meteo.com: [сайт]. — URL: https://open-meteo.com/en/docs/historical-weather-api (дата обращения: 25.01.2026).
6. Волкова, Е. А. Разработка автоматизированной системы и методик для мониторинга и прогнозирования эколого-метеорологических параметров атмосферного воздуха: специальность 2.2.8: автореферат на соискание ученой степени кандидата технических наук / Волкова Елена Анатольевна; ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский ун-т «Московский ин-т электронной техники». — М., 2025. — 23 с. — Текст: непосредственный.
7. Осгонбаатар, Тувшин Разработка системы предиктивной аналитики режимов работы электроэнергетической системы с возобновляемыми источниками: на примере энергосистемы Монголии: специальность 2.4.3: автореферат на соискание ученой степени кандидата технических наук / Осгонбаатар Тувшин; ФГБОУ ВО «Новосибирский гос. технический университет». — Новосибирск, 2025. — 20 с. — Текст: непосредственный.