AI-Sana 2026 апробирована на действующей установке

Интеллектуальная система управления солнечной электростанцией

Программно-аппаратный комплекс контроля параметров генерации и потребления, прогнозирования выработки на сутки вперёд и формирования рекомендаций по режиму энергопотребления. Апробирован на действующей солнечной электростанции университета.

Установка Интерфейс приложения

модуля по 200 Вт

часа — горизонт прогноза

моноблочных ПК в нагрузке

до +30 %

продление срока службы батареи

01Постановка задачи

Выработка солнечной установки слабо предсказуема

Выработка фотоэлектрических модулей зависит от облачности и температуры панелей, вследствие чего фактический коэффициент полезного действия отклоняется от расчётного. При отсутствии прогноза режим энергопотребления выбирается без учёта ожидаемой генерации, а глубокий разряд аккумуляторной батареи сокращает срок её службы.

Без средств анализа

Облачность и перегрев снижают эффективность, а отклонение выявляется постфактум.
Моменты избытка и дефицита генерации заранее не определяются.
Глубокий разряд аккумуляторной батареи сокращает срок её службы.

Реализованное решение

Непрерывный контроль выработки, потребления, температуры панелей и заряда батареи.
Прогноз выработки на 24 часа вперёд по данным о погоде и истории эксплуатации.
Рекомендации по режиму потребления и защита батареи от глубокого разряда.

02Объект апробации

Система апробирована на действующей установке университета

Испытания проводятся на солнечной электростанции, смонтированной в компьютерном классе № 222 Карагандинского индустриального университета. В состав установки входят четыре фотоэлектрических модуля мощностью 200 Вт, гибридный инвертор, аккумуляторная батарея и нагрузка в виде пяти моноблочных персональных компьютеров.

КарИУ, г. Темиртау

Фотоэлектрические модули установки университета

Фотоэлектрические модули	4 × 200 Вт
Инвертор	гибридный
Накопитель	аккумуляторная батарея
Нагрузка	5 моноблочных ПК
Место размещения	компьютерный класс № 222, КарИУ

03Метод

Прогнозирование выработки и выбор режима

Прогноз выработки формируется по историческим данным эксплуатации, прогнозу погоды, показателям солнечной активности и температуре модулей. Прогнозное значение сопоставляется с ожидаемым потреблением и текущим зарядом накопителя, по результатам чего определяется рекомендуемый режим: использование генерации, накопление либо потребление из централизованной сети.

Сбор телеметрии

С инвертора и датчиков поступают значения выработки, потребления, напряжения, заряда батареи и температуры модулей.

Прогнозирование

Модель машинного обучения формирует прогноз выработки на сутки вперёд с учётом погодных условий и перегрева модулей.

Сопоставление с нагрузкой

Прогнозная выработка сравнивается с ожидаемым потреблением и текущим состоянием накопителя.

Формирование рекомендации

Система определяет рекомендуемый режим энергопотребления и предупреждает о риске критического разряда батареи.

04Функциональные возможности

Состав и свойства комплекса

Контроль параметров

Отображение текущей мощности, напряжения и распределения энергии между нагрузкой, накопителем и сетью.

Прогноз на 24 часа

Определение периодов избытка и дефицита генерации на сутки вперёд.

Защита накопителя

Ограничение нагрузки при риске критического разряда, направленное на увеличение срока службы батареи.

Отчётные формы

Суточные и месячные отчёты с расчётом сэкономленной энергии и её стоимостной оценкой.

Экологический показатель

Расчёт сокращения выбросов диоксида углерода за счёт использования собственной генерации.

Масштабируемость

Архитектура допускает перенос решения на установки образовательных организаций, офисных и жилых зданий.

05Программная реализация

Интерфейс приложения

Приведены экраны системы, работающей на установке университета. Изображение открывается в увеличенном виде по нажатию.

solar.tttu.edu.kz

Прогноз выработки на сутки вперёд

06Ожидаемые эффекты

Результаты и направления развития

По результатам апробации определены эксплуатационный и экологический эффекты решения. Дальнейшее развитие предполагает перенос системы на установки образовательных организаций, офисных и жилых зданий.

Горизонт прогнозирования	24 часа
Продление срока службы батареи	до +30 % за счёт режима управления
Снижение потребления из сети	за счёт приоритета собственной генерации
Экологический эффект	сокращение выбросов CO₂
Отчётные периоды	сутки, месяц
Область применения	образовательные организации, офисные и жилые здания

07Материалы проекта

Схемы и пояснительные материалы

Пояснительные материалы, подготовленные авторами при разработке проекта.