Прогнозирование глобального потенциала солнечной энергии с помощью моделей машинного и глубокого обучения

Почему солнце и умные компьютеры важны

По мере потепления планеты и учащения экстремальных погодных явлений общества ищут более чистые способы питания домов, транспорта и промышленности. Солнечные панели — один из наиболее перспективных вариантов: они становятся дешевле, эффективнее и могут устанавливаться почти в любом месте, где светит солнце. В этом исследовании поставлен простой, но жизненно важный вопрос: как далеко может продвинуться солнечная энергетика к середине века и что это будет означать для общего энергобаланса, если использовать современные инструменты анализа данных, чтобы заглянуть в будущее?

Смотрим на прошлое, чтобы увидеть будущее

Исследователи собрали подробные глобальные данные за 2000–2022 годы, включая потребление электроэнергии в мире, долю, приходившуюся на солнечные панели, и базовые погодные факторы, определяющие выработку солнцем: освещённость, температуру и скорость ветра. За этот период мировые мощности солнечной энергетики взлетели с всего 1,23 гигаватта в 2000 году до более чем 1 000 гигаватт в 2022 году, а годовая выработка солнечной электроэнергии выросла примерно с 1 тераватт-часа до более чем 1 300. Эти цифры отражают удешевление панелей, улучшение технологий и активную политику в таких странах, как Китай, Индия, США и в Европе. Команда использовала эти исторические закономерности как основу для прогноза до 2050 года.

Два умных подхода к прогнозированию солнечной энергии

Чтобы спрогнозировать будущее, авторы обратились к двум семействам компьютерных моделей, специализирующихся на данных во времени. Одна, называемая SARIMAX, относится к традиционному арсеналу статистиков: она ищет повторяющиеся паттерны и тренды и может учитывать внешние факторы, такие как температура или ветер, влияющие на выработку. Другая, известная как временная сверточная сеть (temporal convolutional network), — это подход глубокого обучения, который анализирует длинные последовательности данных сразу и может выявлять более сложные, нелинейные связи. Обе модели были обучены и протестированы на одной и той же глобальной базе данных, а их точность оценивалась стандартными метриками ошибок и качества подгонки. В этих тестах SARIMAX показала немного лучшую работу, давая в целом более точные прогнозы.

Какими масштабами может обладать солнечная энергетика

С помощью этих инструментов исследователи прогнозируют, что мировая солнечная энергетика продолжит быстрый рост. По оценке SARIMAX, установленная солнечная мощность может вырасти примерно с 1 300 гигаватт в 2023 году до более чем 11 600 гигаватт к 2050 году. Модель глубокого обучения дает схожее верхнее значение — чуть выше 11 500 гигаватт. Выработка солнечной электроэнергии демонстрирует такое же драматическое повышение: с менее чем 2 000 тераватт-часов в 2023 году до примерно 15 000–16 000 тераватт-часов к 2050 году по двум моделям. Иными словами, мир мог бы производить более чем в десять раз больше солнечной электроэнергии к середине века, если нынешние тенденции сохранятся и политики останутся в целом благоприятными.

Изменение структуры мирового энергобаланса

Исследование также рассматривает, как этот всплеск солнечной генерации вписывается в более широкий набор источников — ископаемое топливо, атомную энергетику и все возобновляемые вместе. Исторически доминировали ископаемые источники, тогда как возобновляемые и атомные давали меньшую долю. Модели указывают, что к 2050 году выработка электроэнергии из возобновляемых источников, возглавляемая солнечной энергией, превысит троекратный рост по сравнению с 2023 годом, достигнув примерно 26 000–31 000 тераватт-часов в год. Атомная энергетика останется примерно на том же уровне или слегка сократится, в то время как электричество на основе ископаемого топлива продолжит расти, особенно в сценарии SARIMAX, хоть и медленнее, чем возобновляемые. Это означает, что даже при впечатляющем расширении чистой генерации потребуются сильные меры по сокращению угля, нефти и газа, если человечество намерено достичь строгих климатических целей.

Что это означает для повседневной жизни

Для неспециалиста технические детали инструментов прогнозирования менее важны, чем их вывод: солнечный потенциал достаточен, чтобы обеспечить значительную долю человеческой деятельности, и его роль будет резко расти. Исследование показывает, что традиционные статистические методы при аккуратной настройке и качественных данных могут соперничать с модными методами глубокого обучения или даже превосходить их в долгосрочных энергетических прогнозах. Еще важнее то, что оба подхода указывают в одном направлении — на будущее, в котором солнечная энергия занимает центральное место в мировой энергосистеме. Если правительства сопроводят этот рост политикой по ограничению использования ископаемого топлива и поддержкой систем хранения энергии, электромобилей и удаления углерода, чистая и более стабильная климатическая перспектива останется достижимой.

Цитирование: Raza, M.A., Karim, A., Altayeb, M. et al. Global solar energy potential forecasting through machine learning and deep learning models. Sci Rep 16, 10466 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-41357-x

Ключевые слова: солнечная энергия, возобновляемая энергия, энергетический переход, изменение климата, машинное обучение