CONCERNING THE MATTER OF THE (IM)PRACTICALITY OF SOLAR FORECASTING MODELS
ЩОДО ПИТАННЯ (НЕ)ПРАКТИЧНОСТІ МОДЕЛЕЙ СОНЯЧНОГО ПРОГНОЗУВАННЯ
Сторінки: 202-210. Номер: №4, 2023 (323) 
Автори:
MATUSHKIN Dmytro
National Technical University of Ukraine «Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute»
ORCID ID: 0000-0003-4431-7862
e-mail: dm.mtkn@lll.kpi.ua
МАТУШКІН Дмитро
Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського»
DOI: https://www.doi.org/10.31891/2307-5732-2023-323-4-202-210
Анотація мовою англійською мовою
The availability of solar radiation data is crucial for determining the appropriate sizing of solar energy systems. As solar energy is widely used in electricity generation, numerous research efforts have been dedicated to developing models capable of estimating solar irradiance from various perspectives. These prediction models can be categorized as satellite-based, regression-based, statistical, artificial intelligence-driven, or hybrid in nature. While significant progress has been made during the development of these models, there are concerns among some researchers regarding their practical applicability. In this study, we aim to provide a comprehensive overview of existing solar irradiance prediction models and conduct a prospective and critical analysis of their practicality and accessibility based on the existing literature. Special emphasis is placed on the importance of researchers meticulously studying the current gaps in research and actively working to enhance and implement promising studies to overcome any shortcomings in the prediction models. It is worth noting that generalizing solar irradiance prediction models for locations without direct measuring instruments poses a challenging task. Thus, this article contributes valuable insights to researchers, practitioners, investors, and all stakeholders interested in advancing and utilizing solar irradiance prediction models to support the development of efficient solar energy systems. By shedding light on the strengths and weaknesses of existing models, we aim to facilitate more accurate and reliable solar energy estimations, thereby encouraging the broader adoption of sustainable and renewable energy sources. Ultimately, this research seeks to foster the growth and successful implementation of solar energy systems on a global scale.
Keywords: renewable energy, solar energy, solar radiation, global solar radiation model, forecasting model.
Розширена анотація українською мовою
Необхідність наявності даних щодо сонячного випромінювання є необхідною у визначенні розмірів об’єктів сонячної енергетики. З огляду на широке застосування сонячної енергії для виробництва електроенергії, багато досліджень спрямовані на розробку моделей, що здатні оцінювати сонячне випромінювання з різних перспектив. Моделі прогнозування сонячного випромінювання можуть бути супутниковими, регресійними, статистичними, заснованими на штучному інтелекті або гібридними. Незважаючи на те що, під час розробки цих моделей отримані значні успіхи, деякі дослідники мають сумніви у їхній практичній застосованості. У цьому дослідженні робиться огляд існуючих моделей прогнозування сонячного випромінювання, а також надається перспективний і критичний аналіз стосовно того, наскільки вони є практичними та доступними з літературного погляду. Підкреслюється, що дослідники мають ретельно вивчити прогалини в дослідженнях, які є наявними, аби вдосконалити і впровадити деякі перспективні дослідження для подолання недоліків у моделях прогнозування. Важливо зазначити, що узагальнення моделей прогнозування сонячного випромінювання для місць, де немає вимірювальних інструментів, є складним завданням. Отже, ця стаття містить цінний інформаційний внесок для дослідників, практиків, інвесторів та всіх зацікавлених у розвитку та використанні моделей прогнозування сонячного випромінювання з метою підтримки розвитку сонячної енергетики.
Ключові слова: відновлювана енергетика, сонячна енергетика, сонячне випромінювання, модель глобального сонячного випромінювання, модель прогнозування.
