Dr Ritam Sing sa Indijskog tehnološkog instituta iz Rurkija održao je u ITN SANU izuzetno zanimljivo predavanje po pozivu pod naslovom Otkrića u prognoziranju fotonaponske proizvodnje bazirane na mašinskom učenju (Explorations in Machine Learning-based Solar PV Forecasting).
Nakon uvodnog dela o istraživanjima u Indijskom tehnološkom institutu u Rurkiju , objasnio je zašto je neophodno da se prognoze fotonaponske proizvodnje rade jedan sat i jedan dan pre isporuke. Dat je kraći pregled tipologije metoda za prognoziranje, a zatim su prikazane metode dekompozicije signala globalne iradijacije u ravni fotonaposkih panela. Prikazane metode su veoma precizne, sa srednjom kvadratnom greškom do 10% u izabranim regijama i metodama prognoze sat unapred, i do 20% za dan unapred. Zaključak je da prikazani algoritmi omogućavaju poboljšanje tačnosti na horizontu prognoze ispord 15minuta.
Diskusija je vođena u pravcu stvarnih primena ovih rezulata za potrebe elektroprivede Indije, otvorenosti koda, podataka i drugih alata za prognoziranje koji nisu u javnom domenu.
