Design of an iterative model incorporating transformer-based self-attention and proximal policy optimization for solar power systems

Solar power integration into modern energy systems relies on accurate and adaptive control models, which are variable and uncertain. Traditional models such as ecurrent neural networkd and long short-term memory (LSTM) networks have problems with scalability, prediction accuracy, and computational efficiency. We present an enhanced control framework that combines three promising methods: Transformer-based models with self-attention mechanisms to understand predispositions, proximal policy optimisation for adaptive learning, and BNNs to update the probabilistic forecast. Transformer-based models use self-attention techniques to capture long-range relationships in time series, improving prediction accuracy and scalability. This model parallelizes inputs to reduce training time, making it better for large-scale applications. Empirically, this approach achieves 95 % prediction accuracy on validation data and 20 % faster training time than LSTM models. This works well with proximal policy optimization, an advanced reinforcement learning technique that allows real-time control policy adjustments based on solar power system data. Since maximum power point tracking and proportional-integral-derivative controllers optimize control actions, this actor-critic structure ensures learning stability and dependability. The model includes VARMAX for pre-emption. The system improved global efficiency by 15 % and updated the control strategy in 100 ms. BNNs are neural networks with uncertainty quantification for solar power generation variability management. BNNs provide probabilistic mean and variance predictions with uncertainty intervals, improving resilience and decision-making. The article found that the model covered the uncertainty interval at 90 %, while the typical neural network had a 10 % reduction in breadth. Using such methods, a solar power system control model would be robust, adaptive, and efficient. This comprehensive solution improves real-time accuracy, adaptiveness, and uncertainty handling, enhancing connected-solar load deployment performance and dependability. Интеграция солнечной энергии в современные энергетические системы опирается на точные и адаптивные модели управления, которые изменчивы и неопределенны. Традиционные модели, такие как сети RNN и LSTM, имеют проблемы с масштабируемостью, точностью прогнозирования и экономичностью вычислений. Мы представляем улучшенную структуру управления, которая объединяет три многообещающих метода: модели на основе трансформера с механизмами внутреннего внимания для понимания предрасположенностей, оптимизацию проксимальной политики для адаптивного обучения и байесовские нейронные сети для обновления вероятностного прогноза. Трансформируемые модели, применяющие методы самовнимания для использования долгосрочных временных отношений, повышают точность прогнозирования и масштабируемость. Эта модель распараллеливает входные данные для сокращения времени обучения, что делает ее лучшей для крупномасштабных приложений. Эмпирически этот подход достигает 95 % точности прогнозирования на данных проверки и приводит к уменьшению времени обучения на 20 %, чем модели LSTM. Это хорошо работает с PPO,передовойусиленной методикой обучения, которая позволяет корректировать политику управления в реальном времени на основе данных солнечной энергосистемы. Поскольку контроллеры MPPTиPIDоптимизируют управляющие действия, эта структура субъект–критик обеспечивает стабильность и надежность обучения. Модель включает VARMAx для упреждения. Система повысила глобальную эффективность на 15 % и обновила стратегию управления за 100 мс. BNN—это нейронные сети с количественной оценкой неопределенности для управления изменчивостью генерации солнечной энергии. BNN предоставляют вероятностные прогнозы среднего и дисперсии с интервалами неопределенности, повышая устойчивость и принятие решений. Установлено, что модель охватывает интервал неопределенности на 90 %, в то время как типичная нейронная сеть имеет 10 %-ный охват. При использовании таких методов модель управления солнечной энергосистемой будет надежной, адаптивной и эффективной. Это комплексное решение повышает точность, адаптивность и обработку неопределенности в реальном времени, повышая производительность и надежность развертывания подключенной солнечной нагрузки.