Evaluarea potențialului eolian din Republica Moldova – dezvoltarea componentei backend a aplicației web

Abstract

Lucrarea prezintă proiectarea și dezvoltarea componentei backend a unei aplicații web moderne destinată evaluării potențialului eolian la nivelul întregii Republici Moldova. Problematica centrală abordată constă în necesitatea unui instrument digital automatizat care să permită analizarea resurselor eoliene pe baza datelor climatice reale, estimarea producției anuale de energie electrică și generarea de rapoarte tehnice fiabile pentru utilizatori, autorități și specialiști din domeniul energetic. Obiectivele tezei au vizat dezvoltarea unui backend performant, scalabil și ușor de extins, implementarea algoritmilor geospațiali pentru identificarea celei mai apropiate stații meteorologice, integrarea modelelor statistice pentru caracterizarea resursei eoliene, realizarea unui modul avansat de generare a rapoartelor PDF, precum și punerea în funcțiune a unei infrastructuri stabile de hosting și API. Metodologia utilizată îmbină tehnici geospațiale, statistice și software. Localizarea coordonatelor relevante este realizată printr-un algoritm compus din filtrarea rapidă prin Bounding Box și calculul distanței reale folosind formula Haversine. Modelarea caracteristicilor vântului se bazează pe distribuția Weibull, iar determinarea producției anuale estimate (AEP) se face prin integrarea acestei distribuții cu curbele de putere ale turbinelor stocate în baza de date MariaDB. Backend-ul este construit în Django REST Framework, expune endpointuri REST și generează automat rapoarte PDF bilingve (RO/EN) prin WeasyPrint, folosind HTML/CSS optimizat pentru tipărire. Infrastructura de producție utilizează stack-ul Nginx-Gunicorn-Django-MariaDB, împreună cu certificate SSL de la Let’s Encrypt și monitorizare prin Google Analytics. Rezultatele obținute demonstrează funcționarea stabilă a aplicației, timpi de răspuns reduși și o acuratețe ridicată a calculelor energetice. Sistemul reușește să ofere utilizatorilor estimări clare privind producția anuală de energie, distribuția vitezelor vântului, caracteristicile turbinei selectate. Modulul de generare PDF produce rapoarte complete, standardizate și reproductibile. Testele efectuate prin Postman și în mediul de producție confirmă robuste și scalabilitatea backend-ului. Lucrarea include și o analiză comparativă a soluțiilor de hosting (Hostinger, Hetzner, DigitalOcean), justificând alegerea unui VPS Hostinger KVM 2 datorită raportului optim cost/performanță, resurselor suficiente pentru generarea rapoartelor și suportului tehnic adecvat. În ansamblu, teza oferă o infrastructură complet funcțională pentru analiza potențialului eolian, integrând metode geospațiale, modele statistice, calcule energetice și tehnologii moderne de server. Platforma dezvoltată reprezintă o bază solidă pentru viitoare extinderi, cercetări aplicate și soluții avansate în planificarea energetică la nivel național.

This thesis presents the design and development of the backend architecture for a modern web application dedicated to assessing the wind energy potential across the Republic of Moldova. The central problem addressed lies in the need for an automated digital tool capable of processing real climatic data, estimating annual energy production, and generating reliable technical reports for users, authorities, and specialists in the renewable energy domain. Without integrated software solutions, wind resource evaluation typically remains fragmented, manual, and difficult to reproduce. The objectives of the thesis focused on developing a high-performance, scalable, and extensible backend, implementing geospatial algorithms for identifying the nearest meteorological station, integrating statistical models for characterizing wind regimes, developing a module for automated PDF report generation, and deploying a stable hosting and API infrastructure. The methodology combines geospatial processing, statistical modelling, and software engineering techniques. Data selection is performed using a two-stage algorithm, rapid spatial filtering through the Bounding Box method and precise distance computation via the Haversine formula. Wind resource modelling relies on the Weibull distribution, while Annual Energy Production (AEP) is estimated by integrating Weibull parameters with turbine power curves stored in MariaDB. The backend, implemented in Django REST Framework, exposes REST endpoints and generates bilingual (RO/EN) PDF reports through WeasyPrint, using optimized HTML/CSS templates. The production environment employs an Nginx–Gunicorn–Django–MariaDB stack, secured with Let’s Encrypt SSL and monitored using Google Analytics. The results demonstrate reliable system operation, low response times, and high calculation accuracy. The application provides users with clear energy production estimates, wind distributions, and turbine performance parameters. The PDF engine produces standardized, reproducible reports. Functional testing with Postman and production-level validation confirm scalability and robustness. The thesis also includes a comparative analysis of hosting providers, concluding that Hostinger KVM 2 offers the best cost-performance ratio. Overall, the thesis delivers a complete backend infrastructure for wind potential assessment, integrating geospatial algorithms, statistical models, energy calculations, and modern server technologies, offering a solid foundation for future extensions and decision-support systems in national renewable energy planning.