Альтернативная энергетика — совокупность перспективных способов
получения, передачи и использования энергии, которые распространены
не так широко, как традиционные, однако представляют интерес из-за
выгодности их использования при, как правило, низком риске причинения
вреда окружающей среде.1 К альтернативным источникам энергии
относятся возобновляемые источники – энергия солнца, ветра,
геотермальная, океаническая, энергия биомассы, термоядерная энергия и
другие источники[12].
В настоящее время данная сфера активно развивается во множестве
направлений в техническом, экономическом, социальном и
информационном, а также исследования в данной сфере поддерживаются
и продвигаются правительствами многих стран, в том числе и России. И
если для нашей страны альтернативная энергетика является довольно
молодой областью, то в Китае в 2012 году был сформирован
Национальный центр исследования ВИЭ. Несмотря на это, в некоторых
областях использования ВИЭ Россия имеет крупные научные результаты,
соответствующие мировому уровню.
Разработки в области альтернативной энергетики актуальны не только для
крупных промышленных разработок, но для инноваций, применяемых в
быту. Примером этого может послужить разработка солнечных зарядных
устройств для различных гаджетов, которая получила широкое
распространение в современном мире.
Перед застройкой определенной территории объектами альтернативной
энергетики необходимо провести длительное исследование местности с
учетом множества факторов (климатические данные, экономические и
пр.), при этом накапливается огромное количество разнообразных данных,
которые должны быть правильно структурированы, проанализированы и
обладать определенным качеством.
Постановка задачи
Цель работы – исследование существующих алгоритмов и методов для
проведения оценки качества получаемых данных, при проведении
прединвестиционного исследования территории, планируемой к застройке
объектами альтернативной энергетики.
Актуальность
Разработки в сфере альтернативной энергетики актуальны по целому ряду
причин, среди которых можно выделить следующие[13-17]:
● примерно ⅔ территории России находится вне сетей
централизованного энергоснабжения
● несмотря на статус газовой державы, лишь 50% городских и около
35% сельских населенных пунктов в России газифицированы2
● многие регионы страны нуждаются в завозе топлива или же
поставке энергии (т. е. они энергодефицитны)
В настоящее время особенностью использования ВИЭ является высокая
стоимость получаемой энергии (в сравнении с энергией, получаемой на
традиционных электростанциях). Несмотря на это в России существуют
крупные зоны, где по многим условиям приоритетно развитие
возобновляемых источников энергии. Это, например, зоны
децентрализованного энергоснабжения с низкой плотностью населения
3или города и места массового отдыха и лечения населения со сложной
экологической обстановкой.
На данный момент Российским правительством разработан план для
проектирования и строительства объектов ВИЭ до 2035 года,а также
выделено 250 млрд. рублей на строительство объектов ВИЭ до 2020 года.
Не только крупные частные российские компании, одна из которых
«Газпром», инвестируют в строительство ВИЭ на территории Российской
Федерации, но также это направление интересно и для иностранных
инвесторов, среди которых китайские компании, инвестирующие при поддержке министерства Китая.
Важно отметить, что данная область для нашей страны является
достаточно молодой, поэтому в ней существует большое количество
нерешенных задач, которые подлежат автоматизации в ближайшее время.
В рамках данной работы были изучены и применены к реальным
климатическим данным ряд методов улучшения качества данных,
решающие проблемы пропущенных значений и аномальных выбросов. На
основании проведенных измерений можно утверждать, что для заполнения
пропусков большую точность показали методы, основанные на
прогнозировании. Метод повторения результата последнего измерения
также показал достаточно высокую точность, поскольку исходные
климатические данные представляют собой подобие временных рядов. По
этой же причине для сглаживания аномальных значений наиболее
оптимальными оказались метод скользящего среднего и взвешенная
локальная регрессия, которые сглаживают значение в точке, основываясь на соседних значениях.
В ходе выполнения работы были выполнены следующие задачи:
● Изучено понятие и критерии качества данных
● Изучены и получены данные, используемые для исследования
местности, планируемой к застройке ВИЭ
● Изучены алгоритмы заполнения пропущенных значений и выявлен
оптимальный для исходных данных (mice)
● Изучены алгоритмы сглаживания аномальных значений и выявлен
оптимальный для исходных данных (Взвешенная локальная регрессия)
Таким образом, поставленная задача была решена
