Nature Scientific Reports: Прогнозирование глобального потенциала солнечной энергии с помощью моделей машинного и глубокого обучения
Изменение климата ускоряется с угрожающей скоростью: 2024 год был признан самым жарким годом за всю историю наблюдений, со средней температурой на 1,55 °C выше значений, установленных в Парижском соглашении. В связи с этим экстремальные погодные явления, такие как наводнения, жара, лесные пожары и таяние ледников, представляют угрозу для экологических систем. Инвестируя в солнечные технологии, страны могут работать над более устойчивым энергетическим будущим и решать насущную проблему изменения климата. В данной работе исследовался глобальный потенциал солнечной фотоэлектрической энергии с помощью моделей сезонной авторегрессионной интегрированной скользящей средней с экзогенными факторами (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average with Exogenous Factors, SARIMAX) и временной свёрточной сети (Temporal Convolutional Network, TCN), реализованных на языке Python, для периода с 2023 по 2050 гг., используя входные данные за период с 2000 по 2022 гг. Результаты показали, что мощность солнечных фотоэлектрических систем составляла 1,23 ГВт в 2000 году, а затем увеличилась до 1053,12 ГВт к 2022 году. Модели SARIMAX и TCN оценили будущую мощность солнечных фотоэлектрических систем, которая, по прогнозам, увеличится с 1291,29 ГВт и 1094,40 ГВт в 2023 году до 11641,41 ГВт и 11577,24 ГВт к 2050 году. Однако энергия солнечных фотоэлектрических систем в 2000 году составляла 1,03 ТВт·ч, а затем увеличилась до 1323,32 ТВт·ч в 2022 году. Модели SARIMAX и TCN спрогнозировали будущее солнечной фотоэлектрической энергии, прогнозируя её увеличение с 1935,52 ТВт·ч и 1557,92 ТВт·ч в 2023 году до 14967,15 ТВт·ч и 15928,52 ТВт·ч к 2050 году. Из результатов видно, что модель SARIMAX обладает более высокой точностью по сравнению с моделью TCN.