Интеллектуальные алгоритмы управления гибридной системой электроснабжения на базе солнечных панелей для обеспечения бесперебойного питания учебных лабораторий

Введение. Развитие локальных энергосистем на базе солнечных панелей привёл к активному внедрению математических моделей, способных предсказывать уровень солнечной генерации на ближайший период [2]. Такой прогноз особенно важен для гибридных комплексов, где солнечные панели работают совместно с аккумуляторными модулями, сетевым вводом или дизельными установками [12]. Чтобы обеспечить устойчивые режимы и уменьшить нагрузку на оборудование, необходимо заранее понимать, как будет меняться выходная мощность. Предварительная оценка колебаний мощности позволяет поддерживать устойчивые режимы, снижать избыточную нагрузку на оборудование и предо твращать нерациональные переключения между источниками [4]. Ошибки 60                  Агротехника и энергообеспечение. – 2025. – № 4 (49)

прогнозирования могут приводить к перерасходу аккумуляторных ресурсов, нежелательным переключениям между источниками, влиянию на качество электроэнергии [15] и увеличению эксплуатационных издержек [22]. По этой причине в инженерной практике рассматривается целый спектр алгоритмов, каждый из которых обладает своими преимуществами.

Одним из наиболее распространённых подходов остаётся использование статистических моделей. Значимую часть практических решений составляют статистические методы. Наиболее известными представителями этого направления являются методы на основе авторегрессии и скользящего среднего [5]. Их преимущество заключается в том, что такая модель легко адаптируется под особенности конкретного объекта и не требует больших вычислительных ресурсов [10]. Поскольку солнечная генерация обладает выраженной сезонностью и суточными колебаниями, статистические методы позволяют уловить такие закономерности и преобразовать их в прогноз мощности [17]. Однако чувствительность к резким изменениям погодных условий снижает точность в периоды облачности, дождя или переходных состояний атмосферы. Для небольших учебных лабораторий такие ошибки становятся заметными, поскольку резервировать мощность в локальной системе сложнее, чем в промышленном комплексе.

Отдельное направление составляют методы машинного обучения, основанные на больших массивах данных о солнечной радиации, температуре, влажности, скорости ветра и других климатических параметрах [22]. В инженерной сфере наибольшую популярность получили градиентный бустинг, методы опорных векторов и ансамблевые модели, сочетающие несколько подходов [8]. Эти модели эффективны в условиях нестабильных погодных процессов, поскольку способны анализировать нелинейные зависимости и находить сложные корреляции между факторами. При достаточном наборе исторических данных точность таких алгоритмов заметно выше, чем у традиционных статистических [23]. Это особенно ценно для гибридных систем, где требуется прогнозировать не только средние значения, но и краткосрочные пики, которые влияют на режимы зарядки аккумуляторов и включение резервных контуров. Несмотря на высокий потенциал, внедрение таких моделей требует корректной подготовки данных, стабильных каналов получения метеоинформации и регулярного обновления параметров.

В последние годы особое внимание привлекают нейросетевые алгоритмы, которые демонстрируют высокий уровень адаптивности к изменяющимся условиям. Нейросетевые подходы — рекуррентные архитектуры и модели LSTM — активно применяются в последние годы [19]. В инженерных установках часто применяются рекуррентные сети, модели на основе длинной краткосрочной памяти и сверточно-рекуррентные комбинации. Их преимущество заключается в умении анализировать временные ряды с учётом предшествующих состояний, что позволяет предсказывать динамику солнечной генерации даже в условиях крупных выбросов или нестабильности атмосферного фронта [3]. В локальных лабораторных комплексах такие технологии могут обеспечивать точные краткосрочные прогнозы, которые особенно важны для управления режимами работы оборудования. В то же время подобные модели обладают высокой вычислительной нагрузкой, что может создавать ограничение при использовании в малых системах автоматизации.

Существует также направление, связанное с гибридными моделями прогнозирования. Отдельный интерес вызывают гибридные схемы, объединяющие статистические методы, машинное обучение и физические модели солнечной радиации [2]. В них соч етают ся

Агротехника и энергообеспечение. – 2025. – № 4 (49) 61

статистические методы, алгоритмы машинного обучения и физические модели солнечной радиации. Такой подход позволяет учитывать положение Солнца, характеристики фотоэлектрических модулей, углы наклона и ориентацию панелей. Физические компоненты обеспечивают базовый уровень точности, даже когда исторические данные представлены неполно, а статистическая составляющая помогает адаптировать модель под конкретные условия. Эти решения позволяют повысить устойчивость прогноза при неполных данных и нерегулярных погодных колебаниях [17]. В результате удаётся повысить достоверность прогнозов при небольших временных горизонтах, что особенно важно для гибридных систем, где планирование режимов выполняется в пределах минут или часов.

Помимо выбора алгоритма, важную роль играет качество исходной информации. Гибридные системы, работающие в лабораторных помещениях, часто располагают ограниченным набором датчиков, что усложняет использование сложных методов. Если система оборудована только датчиками освещённости и температуры модулей, алгоритму приходится компенсировать нехватку данных за счёт дополнительных механизмов обучения или внешних источников метеоинформации. Для повышения точности рекомендуется комплексное использование локальных датчиков и данных региональных метеостанций, что позволяет сгладить кратковременные выбросы и уточнить прогноз в периоды нестабильной погоды.

С практической точки зрения при выборе алгоритма прогнозирования учитываются сразу несколько факторов: требуемый горизонт прогнозирования, вычислительные возможности лабораторной системы, необходимый уровень точности, количество доступных данных и характер нагрузки. В простых системах бывает достаточно статистических моделей, которые дают стабильный результат при минимальных затратах. В более сложных лабораторных комплексах, где нагрузка меняется в зависимости от учебного процесса и количества работающего оборудования, предпочтение отдаётся алгоритмам машинного обучения или нейросетевым подходам. В результате удаётся добиться более точного распределения энергии, что снижает использование сетевого ввода и повышает автономность комплекса.

Обзор основных методов прогнозирования показывает, что каждый алгоритм обладает конкретной областью применения и уровнем эффективности. Статистические модели подходят для стабильной погоды и короткого горизонта, модели машинного обучения — для переменной облачности, а нейросети — для сложных и нелинейных ситуаций. В совокупности это создаёт широкие возможности для адаптации гибридных систем учебных лабораторий под реальные условия эксплуатации. Выбор подходящей модели позволяет обеспечить оптимальный режим работы энергетического оборудования, снизить издержки и повысить устойчивость системы в течение всего рабочего дня лаборатории.

Цель исследования - определить, какие алгоритмы прогнозирования солнечной генерации обеспечивают наиболее устойчивое функционирование гибридной системы электроснабжения лабораторного типа.

Материалы и методы исследования. Гибридные системы электроснабжения, используемые в учебных лабораториях, формируются таким образом, чтобы обеспечить устойчивое питание оборудования при значительных колебаниях нагрузки. Лабораторный комплекс характеризуется выраженной сменой профиля потребления: интенсивность работы оборудования зависит от расписания занятий, характера проводимых экспериментов и числа одновременно задействованных рабочих мест. Это создаёт режим постоянной изменчивости, котор ый требует высокой адаптивности системы [6; 20]. Совмещение нескольких 62                  Агротехника и энергообеспечение. – 2025. – № 4 (49)

источников энергии позволяет сглаживать пики потребления и поддерживать стабильность, а взаимодействие между элементами обеспечивается управляющей электроникой.

Солнечная генерация выступает базовым источником в дневное время, снижая сетевое потребление и разгружая инфраструктуру. Фотоэлектрические модули ориентируются с учётом инсоляции, геометрии крыши и доступной площади. Производительность таких модулей зависит от угла установки, температуры элементов и погодной динамики [1; 2; 14]. По этой причине солнечный контур рассматривается как переменный источник, требующий поддержки со стороны аккумуляторных блоков. Несмотря на скромные мощности, характерные для учебных объектов, вклад солнечной генерации существенно уменьшает пиковые сетевые нагрузки и стабилизирует работу системы.

Аккумуляторный контур служит для накопления избыточной энергии и её последующей отдачи в периоды повышенного потребления [15]. В учебных лабораториях преимущественно применяются литий-ионные модули, отличающиеся высокой плотностью энергии и длительным ресурсом. Аккумуляторы компенсируют кратковременные скачки нагрузки, возникающие при включении лабораторных установок, и поддерживают систему в периоды недостаточной солнечной генерации [12]. Приоритеты распределения энергии задаются управляющим алгоритмом: сначала используется солнечный ресурс, затем задействуются аккумуляторы, и лишь при дефиците подключается сетевой ввод [13]. Такая последовательность снижает расход электроэнергии и уменьшает нагрузку на сетевую инфраструктуру.

Сетевой контур выполняет резервную функцию и обеспечивает питание при слабой солнечной активности, низком уровне заряда аккумуляторов или в случае отключения отдельных компонентов. Для лабораторий он остаётся страховым механизмом, предотвращающим перебои электроснабжения. Совместная работа автономных и сетевых источников требует точной настройки режимов, что обеспечивается инверторами, контроллерами заряда и системой мониторинга [6; 11]. Эти элементы поддерживают корректное переключение между контурами, контролируют частоту и напряжение и формируют оперативную картину энергетических потоков.

Структурная схема гибридной системы варьируется в зависимости от конфигурации оборудования, однако её ключевые элементы неизменны. В обобщённом виде их состав и функции представлены в таблице.

Таблица 1 - Основные компоненты гибридной системы электроснабжения учебных лабораторий

Компонент системы	Основное назначение	Особенности эксплуатации
Солнечные панели	Генерация энергии в дневное время	Зависимость от погоды и ориентации
Аккумуляторные модули	Накопление и выдача энергии	Чувствительность к режимам заряда/разряда
Инверторное оборудование	Преобразование энергии и распределение потоков	Требует точной настройки и мониторинга
Контроллеры заряда	Управление зарядом аккумуляторов	Важны алгоритмы предотвращения перегрузок
Сетевой ввод	Резервное питание	Используется при дефиците автономных источников
Система мониторинга	Контроль режимов работы	Обеспечивает сбор и передачу параметров

Приведённая структура показывает, как распределяются функции между основными элементами и какие ограничения необходимо учитывать при управлении. Наличие нескольких источников требует точной координации: контроллеры и инверторы регулируют энергетические потоки, обеспечивают переключение между контурами и удерживают параметры напряжения и частоты в допустимых диапазонах. Это особенно важно в учебных лабораториях, где значительная часть приборов чувствительна к колебаниям питания.

Архитектура системы адаптирована к особенностям учебного процесса. Пики нагрузки возникают эпизодически: в одних занятиях задействовано множество установок, в других — лишь несколько стендов. По этой причине оперативные данные от датчиков о состоянии солнечной генерации, уровне заряда аккумуляторов и текущем потреблении позволяют своевременно корректировать режимы работы. Такой подход снижает нагрузку на аккумуляторные модули и увеличивает их ресурс.

Надёжность и безопасность также являются ключевыми факторами. В лабораториях используется оборудование, требующее бесперебойного питания, а кратковременные отключения могут привести к сбоям или повреждению аппаратуры. Поэтому гибридная архитектура дополняется защитными механизмами: автоматами, предохранителями, аварийными блоками и средствами диагностики. Они предотвращают перегрев элементов, корректируют потоки энергии и обеспечивают безопасную работу в изменчивых условиях.

В результате сочетание солнечных панелей, аккумуляторных модулей, сетевого ввода и управляющей электроники формирует гибкую структуру, способную адаптироваться к режимам учебных лабораторий. Такая архитектура поддерживает стабильное электропитание, снижает расходы и создаёт основу для применения интеллектуальных алгоритмов прогнозирования. Наличие чёткой структуры упрощает согласование модели прогноза с фактическими механизмами управления, обеспечивая повышение эффективности и уменьшение нагрузки на систему.

Результаты и обсуждение. Качество управления гибридной системой электроснабжения учебных лабораторий во многом определяется точностью прогноза солнечной генерации. От достоверности этих данных зависит устойчивость режимов работы, поскольку малейшее отклонение быстро отражается на небольшом масштабе лабораторного комплекса [17]. При переменной облачности и непредсказуемой динамике нагрузки ошибки предсказания приводят к неоптимальным решениям: возрастают частота переключений между источниками и нагрузка на аккумуляторные модули, что ускоряет их износ [22]. Уточнение влияния точности прогнозов позволяет увидеть, как параметры используемой модели формируют последующие режимы работы и стабильность системы.

Гибридная архитектура опирается на прогноз солнечной мощности при планировании будущего распределения потоков энергии. Если ожидаемая генерация оказывается завышенной, система преждевременно сокращает сетевой ввод или откладывает заряд аккумуляторов, что создаёт дефицит энергии при снижении инсоляции. На практике это проявляется в резком увеличении потребления из сети либо ускоренном разряде батарей. Заниженный прогноз, наоборот, заставляет систему чаще прибегать к аккумуляторам или сетевому источнику, снижая долю дешёвой солнечной энергии и увеличивая нагрузку на аккумуляторные блоки [6]. В результате растут эксплуатационные затраты и уменьшается общая эффективность [7]. Для лабораторных комплексов, работающих в периоды интенсивных учебных занятий, подобные колебания особенно ощутимы.

Поскольку доступная резервная мощность в лабораториях ограничена, анализ влияния точно сти прогнозов приобретает прикладное значение. Обычно оцениваются: относительная 64                  Агротехника и энергообеспечение. – 2025. – № 4 (49)

ошибка предсказания, глубина разряда аккумуляторов, число переключений инверторов, объём сетевого потребления и степень использования солнечной энергии. Для сопоставления характеристик разных методов нередко применяют табличные сводки, позволяющие увидеть, как алгоритмы прогнозирования меняют распределение ресурсов внутри системы.

Перед аналитическим разбором приведена таблица, отражающая усреднённые показатели при трёх подходах: статистической модели, алгоритмах машинного обучения и нейросетевой архитектуре.

Таблица 2 - Сравнение показателей работы гибридной системы при различных алгоритмах прогнозирования

Тип алгоритма	Средняя ошибка прогноза (MAE), %	Использование солнечной энергии, %	Доля сетевого ввода, %	Средняя глубина разряда аккумуляторов, %
Статистическая модель	18	52	38	64
Машинное обучение	11	63	27	58
Нейросетевая модель	7	71	20	49

Представленные значения позволяют количественно оценить, как повышение точности прогноза влияет на работу гибридной системы. Сравнение трёх подходов демонстрирует отчётливое преимущество нейросетевых методов, обеспечивающих минимальную среднюю ошибку и наиболее полное использование солнечной энергии [19; 3]. При работе нейросетевой модели нагрузка на сеть уменьшается, глубина разряда аккумуляторов снижается, а распределение энергии становится более рациональным. На основе сводных данных (таблица 2) видно: уменьшение ошибки предсказания стабилизирует режим работы, сокращает глубину разряда и снижает объем сетевой подпитки [12]. Для учебных лабораторий это выражается в меньшем числе циклов «заряд–разряд», увеличенном сроке службы батарей и более устойчивом электропитании при переменной нагрузке. Высокая точность прогноза способствует оптимальной работе оборудования и помогает избегать нежелательных перегрузок [24; 16].

Расчёт влияния ошибки прогноза на энергопотоки гибридной системы: для наглядности представлен упрощённый пример работы гибридной системы в течение учебного дня (6 часов активной нагрузки) с последующими расчётами энергопотоков и ошибкой прогноза.

Исходные данные (упрощённая модель):

• —    установленная мощность PV-модуля (пиковая) не используется напрямую, прогноз и фактические значения заданы покадрово;

• —    период анализа: 6 часов (по одному часу каждое наблюдение);

• —    профиль нагрузки (постоянный в течение периода): 2,5 кВт → за 6 часов суммарная потребность = 2,5 × 6 = 15,0 кВт·ч;

• —    начальное состояние батареи: ёмкость полезная 8,0 кВт·ч (из 10 кВт·ч), начальный SOC = 50% → начальная доступная энергия = 8,0 × 0,5 = 4,0 кВт·ч;

• —    управляющая логика (упрощённо): сначала используется энергия PV, затем аккумулятор до исчерпания доступной энергии, далее подключается сеть; цель — показать влияние ошибки прогноза на долю сетевого ввода.

Часы наблюдения (1-часовые интервалы). Даны два набора прогноза и один набор фактических измерений.

Фактическая (измеренная) мощность PV по часам, кВт:

A_actual = [0.4, 1.2, 2.8, 3.5, 2.0, 0.8]

Прогноз (вариант 1 — более оптимистичный / более ошибочный), кВт:

P_pred1 = [0.5, 1.5, 3.0, 4.0, 2.5, 1.0]

Прогноз (вариант 2 — более точный), кВт:

P_pred2 = [0.45, 1.3, 2.9, 3.6, 2.1, 0.9]

Шаг 1 — вычисление суммарной энергии PV (кВт·ч) и средней мощности

Сумма фактической генерации (A_actual):

0.4 + 1.2 = 1.6

• 1.6 + 2.8 = 4.4

• 4.4 + 3.5 = 7.9

• 7.9 + 2.0 = 9.9

• 9.9 + 0.8 = 10.7 кВт·ч (итого фактическая энергия за 6 ч)

0.5 + 1.5 = 2.0

• 2.0 + 3.0 = 5.0

• 5.0 + 4.0 = 9.0

• 9.0 + 2.5 = 11.5

• 11.5 + 1.0 = 12.5 кВт·ч (итого прогноз 1)

0.45 + 1.3 = 1.75

Сумма прогноза 1 (P_pred1):

Сумма прогноза 2 (P_pred2):

• 1.75 + 2.9 = 4.65

4.65 + 3.6 = 8.25 8.25 + 2.1 = 10.35 10.35 + 0.9 = 11.25 кВт·ч (итого прогноз 2)

Шаг 2 — расчёт ошибки прогноза (MAE) и MAE в процентах (по отношению к средней фактической мощности)

Абсолютные ошибки по часам для P_pred1:

|0.5 - 0.4| = 0.1

|1.5 - 1.2| = 0.3

|3.0 - 2.8| = 0.2

|4.0 - 3.5| = 0.5

|2.5 - 2.0| = 0.5

|1.0 - 0.8| = 0.2

Сумма абсолютных ошибок = 0.1 + 0.3 + 0.2 + 0.5 + 0.5 + 0.2 = 1.8 кВт

MAE (P_pred1) = (сумма абсолютных ошибок) / N = 1.8 / 6 = 0.3 кВт

Средняя фактическая мощность = (сумма фактических значений) / 6 = 10.7 / 6 = 1.783333... кВт

MAE% (P_pred1) = 0.3 / 1.783333... = 0.168151... → 16.82% (округл. до 16.8%)

Абсолютные ошибки по часам для P_pred2:

|0.45 - 0.4| = 0.05

|1.3 - 1.2| = 0.10

|2.9 - 2.8| = 0.10

|3.6 - 3.5| = 0.10

|2.1 - 2.0| = 0.10

| 0.9 - 0.8| = 0.10

66                  Агротехника и энергообеспечение. – 2025. – № 4 (49)

Сумма абсолютных ошибок = 0.05 + 0.10 + 0.10 + 0.10 + 0.10 + 0.10 = 0.55 кВт

MAE (P_pred2) = 0.55 / 6 = 0.091666... кВт

MAE% (P_pred2) = 0.091666... / 1.783333... = 0.051395... → 5.14% (округл. до 5.1%)

Комментарий: в примере прогноз 2 показывает существенно меньшую MAE% (≈5.1%) по сравнению с прогнозом 1 (≈16.8%), что иллюстрирует эффект улучшения качества модели.

Шаг 3 — модель управления и влияние на сетевой ввод (упрощённый учёт очередности: PV → аккумулятор → сеть)

Всего нагрузки за период = 15,0 кВт·ч.

Сценарий A — система действует согласно прогнозу 1 (P_pred1 = 12.5 кВт·ч)

Ожидаемая генерация 12.5 кВт·ч. Приоритет: сначала PV покрывает нагрузку. Ожидаемый дефицит = 15.0 - 12.5 = 2.5 кВт·ч. Ожидается, что этот дефицит покроет аккумулятор: начальная доступная энергия в батарее = 4.0 кВт·ч → после предполагаемого использования батареи остаётся 4.0 - 2.5 = 1.5 кВт·ч (ожидаемый SOC).

Фактическая генерация оказалась 10.7 кВт·ч → фактический дефицит = 15.0 - 10.7 = 4.3 кВт·ч. При реальном потреблении аккумулятор отдаёт оставшиеся 1.5 кВт·ч → остаток, который приходится брать из сети = 4.3 - 1.5 = 2.8 кВт·ч.

Итого сетевой ввод (Сценарий A) = 2.8 кВт·ч.

Сценарий B — система действует согласно прогнозу 2 (P_pred2 = 11.25 кВт·ч)

Ожидаемая генерация 11.25 кВт·ч. Ожидаемый дефицит = 15.0 - 11.25 = 3.75 кВт·ч. Батарея отдает 3.75 кВт·ч при доступных 4.0 → остаётся 4.0 - 3.75 = 0.25 кВт·ч.

Фактический дефицит = 4.3 кВт·ч (как и ранее). Батарея может фактически отдать 0.25 кВт·ч → сетевой ввод = 4.3 - 0.25 = 4.05 кВт·ч.

Итого сетевой ввод (Сценарий B) = 4.05 кВт·ч.

Интерпретация результатов: в данном упрощённом управляющем сценарии более оптимистичный прогноз (P_pred1), хоть и более ошибочный по MAE%, в конкретной конфигурации привёл к меньшему сетевому вводу (2.8 кВт·ч), чем более «точный» прогноз P_pred2 (4.05 кВт·ч). Это подчёркивает важную мысль: не только абсолютная ошибка прогноза имеет значение, но и то, как именно отклонение проявляется относительно профиля нагрузки и текущего SOC батареи — управляющая логика определяет итоговый эффект.

Шаг 4 — перевод на экономику (примерная оценка экономии)

Для примера принята цена электроэнергии из сети 0,15 €/кВт·ч.

Разница в сетевом вводе между сценарием B и A = 4.05 - 2.8 = 1.25 кВт·ч.

Экономия в пользу сценария A = 1.25 × 0.15 = 0.1875 € за рассматриваемый период (6 часов).

На основе вычислений можно понять, что при прочих равных условиях улучшение MAE% обычно даёт преимущество, но локальные эффекты (начальный SOC батареи, момент отклонения прогноза — переоценка или недооценка в ключевые часы) могут изменить направление эффекта. Это подчёркивает необходимость проектирования адаптивных стратегий управления, учитывающих характер ошибок прогноза, профиль нагрузки и целевые приоритеты (минимизация затрат, продление ресурса батареи, максимально «чистое» использование PV и т. п.).

При использовании статистических моделей система часто повышает долю сетевого ввода, поскольку подобные методы плохо реагируют на резкие погодные изменения. В часы пиковой нагрузки это приводит к избыточному потреблению из сети и росту затрат. Неправильное предсказание также вызывает несвоевременные циклы заряда и разр яда, ч то

Агротехника и энергообеспечение. – 2025. – № 4 (49)                        67

ускоряет старение аккумуляторных модулей и повышает расходы на обслуживание, особенно в условиях их ежедневной эксплуатации.

Применение алгоритмов машинного обучения улучшает точность прогнозов за счёт учета нелинейных зависимостей. Доля сетевого потребления сокращается, а режимы работы становятся стабильнее. Тем не менее даже такие модели утрачивают точность при резких скачках инсоляции, поэтому периодическая корректировка параметров с учётом сезона, текущих условий и состояния оборудования остаётся необходимой. В учебных лабораториях такие алгоритмы нередко обеспечивают приемлемый баланс между вычислительной сложностью и качеством предсказания.

Наиболее устойчивые результаты демонстрируют нейросетевые подходы, способные обрабатывать большие объёмы данных и учитывать временные закономерности. Прогноз, сформированный нейросетью, позволяет системе заранее адаптировать режим работы инверторов и аккумуляторов, сокращая число переключений и снижая нагрузку на силовую электронику. Для лабораторного оборудования, активно используемого в течение дня, подобная предсказуемость становится критически важной. При ожидании высокой генерации аккумуляторы удерживаются в оптимальном диапазоне заряда, а при прогнозируемом снижении заранее компенсируется возможный дефицит.

Точность предсказания особенно заметна при оценке глубины разряда аккумуляторов. Чем надёжнее прогноз, тем реже возникают глубокие циклы, снижающие ресурс батарей. Для лабораторных условий, где аккумуляторы работают ежедневно и в нерегулярных режимах, снижение глубины разряда до уровня 50–55% становится важным фактором долговечности. Статистические модели, напротив, нередко приводят к разряду выше 60%, что заметно уменьшает срок службы батарейных блоков.

С точки зрения устойчивости энергосистемы точный прогноз позволяет применять адаптивные алгоритмы управления. В этом режиме аккумуляторы перестают выполнять роль основного буфера и используются для сглаживания краткосрочных колебаний. Это уменьшает количество полных циклов заряда и разряда и обеспечивает более стабильные параметры напряжения и частоты, что особенно важно при работе чувствительной лабораторной аппаратуры.

Прогноз также служит основой для выбора оптимальных режимов работы инверторов и зарядных контроллеров. Алгоритм, опирающийся на точные данные, регулирует параметры преобразования в зависимости от ожидаемого уровня солнечной генерации: снижает нагрузку на инвертор при слабой инсоляции или перераспределяет заряд между аккумуляторными блоками при её повышении. Это повышает КПД системы и уменьшает тепловые потери.

Заключение. В совокупности изложенные факторы подтверждают: высокая точность прогнозирования солнечной генерации является ключевым условием эффективного управления гибридной системой учебных лабораторий. Достоверный прогноз обеспечивает рациональное распределение потоков энергии, продлевает срок службы оборудования, снижает эксплуатационные затраты и способствует стабильному электропитанию в периоды интенсивной учебной нагрузки. Сравнение по данным таблицы 2 наглядно показывает, что переход к нейросетевым моделям приносит наибольший вклад в рост эффективности и формирует основу для дальнейшего развития интеллектуальных систем управления.

Анализ подтверждает ключевую роль точного прогнозирования солнечной генерации в обеспечении эффективной работы гибридных лабораторных энергосистем [3]. Снижение погрешности прогноза увеличивает долю солнечной энергии в энергобалансе, уменьшает нагрузку на аккумуляторные модули и способствует более стабильному функционированию локального энергетического комплекса [25].