Участники энергетического рынка (инвесторы, производители электроэнергии, сетевые операторы, потребители и т.д.) сталкиваются с такими потенциальными вызовами, как растущий спрос на энергию, новые модели энергопотребления, интеграция (прерывистая) возобновляемых источников энергии в электрические сети и эволюция электрических сетей.В этой книге исследуется возможность прогнозирования производства самопоглощающей фотоэлектрической установки с помощью искусственных нейронных сетей. Мы провели перекрестное сравнение двух нейросетевых архитектур (закольцованных и незакольцованных) в отношении многомерной регрессии, чтобы иметь эффективный и надежный инструмент для прогнозирования производства фотоэлектрической установки на основе метеорологических данных (солнечный свет и температура окружающей среды).Для этого мы использовали данные мониторинга завода за 72-дневный период для построения, обучения и тестирования двух нейросетевых топологий (закольцованных и