© Copyright by Jakub Dąbrowski, 2025

© Copyright by Wydawnictwo Poligraf, 2025

Wszelkie prawa zastrzeżone.

Żaden fragment tekstu nie może być publikowany ani reprodukowany bez pisemnej zgody wydawcy i autora.

Skład i łamanie: Aleksandra Mikołajko, Wojciech Ławski

Projekt okładki: Aleksandra Mikołajko, Wojciech Ławski

Opieka redakcyjna: Klaudia Dróżdż

Redakcja: Anna Kurzyca

Konwersja do EPUB/MOBI: InkPad.pl

Korekta: Lucyna Jachym, Marta Akuszewska

Adres e-mail: drbaton@gmail.com

Wszystkie materiały – dane wejściowe oraz kody programów w Pythonie – dostępne są pod adresami www:

https://drbatonsite.great-site.net/OZEforecast.html

https://github.com/drbaton/OZE_prognozy

Książka wydana
w Systemie Wydawniczym Fortunet™

www.fortunet.eu

ISBN 978-83-8308-936-2

Wydawnictwo Poligraf

ul. Młyńska 38

55-093 Brzezia Łąka

tel. 71-344-56-35

www.WydawnictwoPoligraf.pl

Spis treści

1. Odnawialne źródła energii

2. Przygotowanie środowiska programistycznego języka Python

3. Zmienne, pętle, funkcje i wykresy

4. Idea prognozowania. Uczenie maszynowe

5. Farmy wiatrowe. Regresja

6. Farmy wiatrowe. Drzewa decyzyjne

7. Fotowoltaika. Regresja

8. Fotowoltaika. Model statystyczny

9. Fotowoltaika. Drzewa decyzyjne

10. Konkluzje

Bibliografia

1. Odnawialne źródła energii

Odnawialne źródła energii (OZE) stanowią fundament nowoczesnych strategii produkcji energii elektrycznej, pozwalając na zaspokojenie rosnącego zapotrzebowania na energię przy jednoczesnym ograniczeniu wpływu na środowisko. Wśród najpopularniejszych technologii OZE wyróżniają się farmy wiatrowe oraz fotowoltaiczne. Obie te technologie zyskują na znaczeniu, jednak każda z nich wiąże się z unikalnymi wyzwaniami, a ich efektywność i opłacalność zależą od odpowiedniego zarządzania ich produkcją. Farmy wiatrowe to instalacje składające się z wielu turbin wiatrowych, które przekształcają energię kinetyczną wiatru w energię elektryczną. Technologia ta jest jednym z najbardziej rozwiniętych źródeł odnawialnych na świecie. Farmy fotowoltaiczne to instalacje, w których panele słoneczne zamieniają energię promieniowania słonecznego na energię elektryczną. Fotowoltaika jest jednym z najszybciej rozwijających się źródeł energii odnawialnej na świecie, a technologie związane z tym obszarem dostępne są również dla szerokiej rzeszy użytkowników końcowych systemu elektroenergetycznego (którzy stają się prosumentami, tj. odbiorcami końcowymi wytwarzającymi energię elektryczną z odnawialnych źródeł energii, z założenia przeznaczoną do zaspokojenia ich własnych potrzeb).

Zarówno farmy wiatrowe, jak i fotowoltaiczne – mimo swoich zalet – wiążą się z jednym kluczowym wyzwaniem: nieregularnością produkcji energii. Zmienność warunków pogodowych sprawia, że w przypadku wiatru, a także promieniowania słonecznego produkcja energii nie jest stała. W związku z tym prognozowanie generacji energii z OZE staje się niezbędne, aby zminimalizować ryzyko zakłóceń w dostawach energii oraz zoptymalizować zarządzanie systemami energetycznymi. Prognozowanie jest ważne, ponieważ:

–  powoduje optymalizację integracji OZE z siecią energetyczną: nieregularna produkcja energii z odnawialnych źródeł energii wymaga efektywnego zarządzania siecią. Prognozy pozwalają operatorom systemów elektroenergetycznych lepiej dopasować zapotrzebowanie i podaż energii, co zapobiega przeciążeniom sieci i wahań w dostawach energii;

–  zapewnia bezpieczeństwo i stabilność systemu energetycznego: stabilność energetyczna kraju lub regionu zależy od zdolności przewidywania produkcji energii z różnych źródeł. Zielone źródła energii, mimo że stanowią istotny element zrównoważonego miksu energetycznego, mogą wprowadzać do systemu wahania, które muszą być kompensowane przez inne, konwencjonalne źródła energii.

Prognozy generacji energii z farm wiatrowych i fotowoltaicznych opierają się na modelach matematycznych, które uwzględniają dane meteorologiczne, takie jak: prędkość wiatru, kierunek wiatru, nasłonecznienie, a także dane historyczne dotyczące generacji energii. Coraz częściej korzysta się z algorytmów uczenia maszynowego, jednej z metod sztucznej inteligencji do opracowywania bardziej wyrafinowanych prognoz, które pozwalają na lepsze zarządzanie produkcją energii. W książce postaram się przedstawić podstawy prognozowania produkcji energii dla tych dwóch typów źródeł, prezentując trzy metody prognozowania oparte na funkcjach matematycznych, modelu statystycznym i wybranych algorytmach uczenia maszynowego (ang. machine learning, ML). Wszystko będziemy wykonywać w języku programowania Python, więc początkujących programistów (lub bez żadnego doświadczenia) zachęcam gorąco do spróbowania swoich sił – książkę zaplanowałem tak, aby tłumaczyć kod linijka po linijce, dlatego zaawansowani informatycy mogą ją uznać momentami za nudną, niemniej być może znajdą w kodzie jakieś „smaczki” lub ciekawostki.

Dane wejściowe oraz gotowe i pełne kody programów w Pythonie dostępne są do pobrania pod adresami www:

https://drbatonsite.great-site.net/OZEforecast.html – archiwum zip,

https://github.com/drbaton/OZE_prognozy – folder z plikami.

W podstawowym zakresie niezbędnym do rozpoczęcia przygody z prognozowaniem odniesiemy się do matematyki, statystyki. Nie będzie tutaj skomplikowanych rachunków macierzowych, tensorów, całek – tylko w pewnym niewielkim stopniu poruszymy niektóre zagadnienia z zakresu matematyki. Dla zainteresowanych tą tematyką na końcu książki zamieszczam bibliografię, tj. kilka publikacji naukowych dotyczących tematu prognozowania oraz świetną w mojej opinii książkę dotyczącą analizy danych w Pythonie.