Abstract
В ходе научного исследования была проведена детальная оценка эффективности прогнозирования мощности фотоэлектрических систем с использованием двух различных моделей, а именно LSTM и XGBoost. Эксперименты включали в себя оценку моделей при помощи разнообразных метрик, в том числе MAE, R2 и RMSPE, на основе временных данных, ограниченных одним днем. Полученные результаты подтверждают высокую точность обеих моделей, несмотря на ограниченные объемы данных. Особенно важно отметить, что модель XGBoost продемонстрировала впечатляющий коэффициент детерминации (R2) в 0,99 при прогнозировании мощности солнечной панели, в то время как модель LSTM показала удовлетворительные результаты с R2, равным 0,06. При анализе прогнозирования излучения также выявлено, что модель XGBoost достигла высокого R2 в 0,97, в то время как модель LSTM показала хорошие результаты с R2, равным 0,67. Эти результаты подчеркивают успешную способность глубоких моделей в предсказании производства фотоэлектрических систем, обеспечивая стабильность и надежность прогнозов. Полный исследовательский анализ представлен в данной статье.