The dynamic development of wind power in recent years has generated the demand for production
forecasting tools in wind farms. The data obtained from mathematical models is useful both for
wind farm owners and distribution and transmission system operators. The predictions of production
allow the wind farm operator to control the operation of the turbine in real time or plan future
repairs and maintenance work in the long run. In turn, the results of the forecasting model allow the
transmission system operator to plan the operation of the power system and to decide whether to
reduce the load of conventional power plants or to start the reserve units.
The presented article is a review of the currently applied methods of wind power generation forecasting.
Due to the nature of the input data, physical and statistical methods are distinguished. The
physical approach is based on the use of data related to atmospheric conditions, terrain, and wind
farm characteristics. It is usually based on numerical weather prediction models (NWP). In turn,
the statistical approach uses historical data sets to determine the dependence of output variables on
input parameters. However, the most favorable, from the point of view of the quality of the results,
are models that use hybrid approaches. Determining the best model turns out to be a complicated
task, because its usefulness depends on many factors. The applied model may be highly accurate
under given conditions, but it may be completely unsuitable for another wind farm.
Dynamiczny rozwój energetyki wiatrowej w ostatnich latach generuje zapotrzebowanie na narzędzia
do prognozowania produkcji w elektrowniach wiatrowych. Informacje pozyskane z wykorzystaniem modeli
matematycznych są użyteczne zarówno dla właścicieli farm wiatrowych, jak i dla operatorów systemów
dystrybucyjnych i przesyłowych. Posiadając informacje dotyczące przewidywanej produkcji, operator
elektrowni wiatrowej może sterować pracą turbiny w czasie rzeczywistym lub zaplanować remonty
i prace konserwacyjne w przyszłości. Z kolei operator systemu przesyłowego, dysponując wynikami modelu
prognostycznego, może zaplanować pracę systemu elektroenergetycznego, decydując się na redukcję
obciążenia w elektrowniach konwencjonalnych lub na włączenie jednostek rezerwowych.
Niniejszy artykuł przedstawia przegląd obecnie stosowanych metod prognozowania produkcji w elektrowniach
wiatrowych. Ze względu na charakter danych wejściowych wyróżnia się metody fizyczne oraz
statystyczne. Podejście fizyczne opiera się na wykorzystaniu danych związanych z warunkami atmosferycznymi,
ukształtowaniem terenu i charakterystyką farmy wiatrowej. Najczęściej bazuje na modelach
numerycznych prognoz pogody NWP (ang. numerical weather prediction). Z kolei w podejściu statystycznym
wykorzystuje się zbiory danych historycznych w celu ustalenia zależności zmiennych wyjściowych
od parametrów wejściowych. Jednak za najkorzystniejsze pod względem jakości uzyskiwanych wyników
uznaje się modele, które wykorzystują podejścia hybrydowe. Określenie najlepszego modelu okazuje się
zadaniem skomplikowanym, ponieważ jego użyteczność zależy od wielu czynników. Model zastosowany
w danych warunkach może charakteryzować się wysoką dokładnością, natomiast być kompletnie nieprzydatny
dla innej farmy wiatrowej.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE BIBLIOTEKA FUNKCJONUJE W NASTĘPUJĄCYCH GODZINACH:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna: poniedziałek – piątek od 9.00 do 19.00