В данной работе представлен теоретический анализ современных методологий прогнозирования выработки электроэнергии в гибридных ветро-солнечных системах. Рассматриваются статистические, физические подходы и методы машинного обучения с упором на гибридные архитектуры, интегрирующие данные численного прогнозирования погоды (NWP) с моделями глубокого обучения. Анализируются метрики оценки и методологические структуры, подчеркивается их применимость к прогнозированию гибридной энергетики.

гибридная возобновляемая энергия, прогнозирование, ветро-солнечная система, LSTM, Transformer, ARIMA, численный прогноз погоды (NWP).