В статье рассматриваются структура гибридной энергосистемы с источниками возобновляемой энергии (hybrid renewable energy system -HRES), методика построения системы управления HRES, а также формирование стратегии покупки электроэнергии. Научная новизна данной статьи определяется использованием нейронной сети для прогноза электропотребления и производства электроэнергии в реальном времени с учетом погодных факторов. Тесты, проведённые на основе данных из системы сбора данных EcoScada, демонстрируют эффективность разработанной системы по сравнению с уже существующими энергосистемами.
Ключевые слова: гибрид, интеллектуальная энергосистема, возобновляемые источники энергии, нейронная сеть, генетический алгоритм, прогноз, оптимизация, HRES.
This article discusses the structure of hybrid renewable energy system (HRES), method of management HRES and strategy of power purchase. Moreover, the implementation of a neural network to predict the energy consumption and energy production in real time based on weather factors is the scientific novelty of this project. Result of tests with data of EcoScada shows the effectiveness of the developed system in comparison to existing power systems.
Key words: hybrid, smart grids, renewable energy sources, neural network, genetic algorithm, forecast, optimization, HRES.