Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "PROGNOZA" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    Zastosowanie modeli ARMA do przewidywania mocy i energii pozyskiwanej z wiatru
    Use of the auto-regression models to forecast power obtained from wind
    Autorzy:
    Popławski, T.
    Dąsal, K.
    Łyp, J.
    Szeląg, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/283633.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
    Tematy:
    energia wiatrowa
    prognoza
    moc generowana
    energia odnawialna
    wind energy
    forecasting
    power generation
    renewable energy
    Opis:
    Globalne zmiany klimatyczne determinują działania mające na celu ochronę środowiska naturalnego. Jednym z efektów jest wypracowane przez Unię Europejską stanowisko w sprawie zwiększania udziału Odnawialnych Źródeł Energii w produkcji energii elektrycznej. Ostatnio w Polsce bardzo dynamicznie rozwija się energetyka wykorzystująca siłę wiatru. Predykcja mocy farm wiatrowych jest niezwykle trudna ze względu na losowy charakter procesu. Największy wpływ na działanie turbiny wiatrowej ma prędkość wiatru. W artykule podjęto próbę prognozowania mocy przykładowej turbiny wiatrowej wykorzystując model autoregresyjny. Przedstawiono i porównano różne warianty analizy danych rzeczywistych.
    Global climatic changes determine the activities aimed at protection of natural environment. One of the effects is the position worked out by the European Union concerning the percentage increase of Renewable Energy Sources in the production of electric energy. In Poland the most dynamically developing branch of power engineering is at present the one based on wind power. Prediction of wind farms power is extremely difficult due to the stochastic nature of the process. The speed of wind has the greatest influence on the operation the wind turbine. In the paper, an attempt to forecast the power of an exemplary wind turbine using the auto-regression model is undertaken. Different options of analysis on real data are presented and compared.
    Źródło:
    Polityka Energetyczna; 2010, 13, 2; 385-400
    1429-6675
    Pojawia się w:
    Polityka Energetyczna
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Problematyka prognozowania mocy i energii pozyskiwanych z wiatru
    Problems related to forecasting of power and electric energy derived from wind
    Autorzy:
    Popławski, T.
    Dąsal, K.
    Łyp, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/282786.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
    Tematy:
    elektrownia wiatrowa
    moc generowana
    prognoza krótkoterminowa w elektroenergetyce
    dokładność
    model prognostyczny
    wind source
    power generation
    forecasting
    accuracy
    Opis:
    Dynamiczny rozwój odnawialnych źródeł energii elektrycznej OZE jest faktem. Wiele przyczyn ma wpływ na tę dynamikę i są one powszechnie znane. Wiadomo również, że moc generowana przez turbiny wiatrowe jest procesem losowym, gdyż w decydującej mierze uzależniona jest od prędkości wiatru i to w sposób silnie nieliniowy. Ta cecha turbin wiatrowych jest wysoce kłopotliwa w różnych aspektach pracy sieci. Bieżąca sytuacja w elektroenergetyce polskiej prowokuje do licznych pytań, na przykład o ilość energii wiatrowej, którą może przyjąć system elektroenergetyczny, czy też o rolę prognoz wiatrowych. Wiele prac wykonano w dziedzinie znaczącego zwiększenia dokładności przewidywania mocy generowanej w źródłach wiatrowych. W referacie skoncentrowano się na zagadnieniach dotyczących predykcji mocy na przykładzie analizy danych rzeczywistych w jednej z krajowych farm wiatrowych.
    A number of reasons influences the expansion of energy from renewable sources (RES). The power generated by wind turbines is the random process. This feature of wind turbines is highly cumbersome for the performance of the network. Actual situation in the Power System in Poland raises a lot of questions eg. how much energy can the power system accommodate and what is the role of wind plant forecasting. Much research has been done in the field of significant accuracy increase in the improvement of prediction tools on the basis of one of wind power plant in Poland.
    Źródło:
    Polityka Energetyczna; 2009, T. 12, z. 2/2; 511-523
    1429-6675
    Pojawia się w:
    Polityka Energetyczna
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Ocena długoterminowych prognoz zużycia energii i mocy szczytowych w systemach elektroenergetycznych
    The problem of assessing long-term forecasts of energy consumption and peak power in the Power Systems
    Autorzy:
    Dąsal, K.
    Popławski, T.
    Rusek, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/283058.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
    Tematy:
    systemy elektroenergetyczne
    modelowanie
    prognoza długoterminowa
    moc szczytowa
    zużycie energii
    power systems
    modeling
    long-team forecasting
    peak power
    energy consumption
    Opis:
    W artykule skoncentrowano się na zagadnieniu dotyczącym oceny wykonywanych prognoz w dłuższych horyzontach. Przeprowadzono analizę kilku prognoz wykonanych w różnych instytucjach. Dokonano oceny prognoz energii i mocy szczytowych na podstawie kształtowania się rocznych stopni obciążeń.
    The article focuses on the issue concerning the assessment carried out at longer forecast horizons. An analysis of several forecasts made in different institutions. The assessment of forecasts of energy and peak power on the basis of formation of the annual load levels.
    Źródło:
    Polityka Energetyczna; 2011, 14, 2; 35-48
    1429-6675
    Pojawia się w:
    Polityka Energetyczna
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Prognozy długoterminowe energii elektrycznej w KSE – wybrane problemy
    Long-term forecasts of electric energy consumpti on in the domestic power engineering system – selected issues
    Autorzy:
    Dąsal, K.
    Popławski, T.
    Rusek, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/282367.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
    Tematy:
    prognozowanie
    model ekonometryczny
    system elektroenergetyczny
    metoda doboru zmiennych
    prognoza długoterminowa
    moc szczytowa
    zużycie energii
    forecasting
    econometric model
    power engineering system
    method of choice of variables
    long-term forecast
    peak power
    energy consumption
    Opis:
    Istnieje wiele czynników mających znaczenie w procesie prognozowania. Do najważniejszych zaliczyć należy wybór modelu oraz dobór zmiennych objaśniających w przypadku wielowymiarowego modelu ekonometrycznego. W artykule skoncentrowano się na doborze zmiennych, który odgrywa kluczową rolę. Spośród wielu istniejących i znanych algorytmów doboru zmiennych, w artykule przedstawiono autorsko wybrane trzy metody: metodę pojemności integralnej Hellwiga, metodę współczynnika korelacji cząstkowej oraz metodę współczynnika korelacji wielorakiej. Dla każdej z zastosowanych metod podano syntetyczny opis wyjaśniający istotę jej działania. Wybór modelu do opracowania prognoz potraktowano jako mniej istotny, ponieważ dla każdej metody doboru model jest ten sam. Obliczenia wykonano modelem MRK (Model Rozk?adu Kanonicznego), zamieszczając syntetyczny opis modelu. Wykazano na rzeczywistych danych jak zastosowana metoda doboru zmiennych objaśniających wpływa na uzyskane wyniki prognozy zużycia energii elektrycznej na poziomie kraju. W przykładzie obliczeniowym dysponowano potencjalnym zbiorem z siedmioma zmiennymi objaśniającymi. W opracowaniu zawarto 14 różnych prognoz otrzymanych w wyniku zastosowanych 3 metod wyboru zmiennych. Wyniki dopasowania modeli (prognoz wygasłych) oraz prognoz do 2030 roku, przedstawiono w tabelach i na wykresach. We wnioskach zawarto uwagi dotyczące prognoz długoterminowych podstawowych wielkości dotyczących Krajowego Systemu Elektroenergetycznego, mogące mieć wpływ na poprawność ocen tych prognoz. Zwrócono uwagę na problem poprawności oceny prognoz długoterminowych dotyczącej zużycia energii czy mocy szczytowych. Wskazanie prognoz o mniejszym ryzyku pope?nienia dużych błędów umożliwia równoległa analiza prognozy zużycia energii elektrycznej, prognozy szczytów obciążeń z jednoczesnym wyznaczeniem wielkości umożliwiających realność prognoz. Może to przykładowo być wyznaczenie rocznych stopni obciążenia, dla których mamy ściśle określony zakres zmienności. W przypadku dysponowania jedynie prognozę zużycia energii elektrycznej możliwe są inne analizy, przykładowo porównania energochłonności PKB, energochłonności produktów czy gałęzi gospodarki w wybranych krajach. Jeszcze innym, powszechnie stosowanym wskaźnikiem jest roczne zużycie energii elektrycznej na osobę. Prognozy ludności są jednymi z dokładniejszych, stąd ten wskaźnik może być dobrym odniesieniem przy porównywaniu prognoz.
    There exist a number of important factors in forecasting processes. The most significant in the case of a multi-dimensional econometric model are the choice of the model and the explanatory variables. This paper focuses on the choice of variables, which plays a crucial role. Among many existing and recognized algorithms for the selection of variables, the following three chosen arbitrarily by the authors are presented: the method of integral capacity by Hellwig, the partial correlation coefficient, and multiple correlation coefficient. For each considered method, a synthetic description explaining its action is given. The choice of the model for making forecasts was treated as less significant because, for each method, the same model is used. Calculations were made using the MRK (Model of Canonical Distribution) model. The synthetic description of the model is also provided. Using real-life data, the analysis demonstrates how the method applied in choosing explanatory variables influences the obtained forecast results concerning the consumption of electric energy on a national scale. In the example calculation, a potential dataset of seven explanatory variables was used. The paper summarizes fourteen different forecasts obtained from three methods of variables selection. The results of model fittings (extinct forecasts) and forecasts until 2030 are presented in the form of tables and charts. Concluding remarks concern long-term forecasts of fundamental quantities related to the Domestic Power Engineering System, which may influence the correctness of these forecasts. Particular attention was paid to the issue of the correctness of long-term forecasts related to energy consumption and peak power. An analysis of the forecast of energy consumption, processed parallel to the determination of quantities assessing the reality of these forecasts, makes it possible to indicate the forecasts endowed with the lowest risk of making excessive errors. For example, it may be possible to consider the determination of annual load levels for which a pre-determined, exact level of variability is given. In situations where only the forecast of electric energy consumption is available, it is possible to develop further analyses such as a comparison of energy consumption for a Domestic Brutto Product, energy consumption for products, or economic branches in selected countries. Yet another indicator in common use is annual energy consumption per capita. Forecasts per capita are among the most exact; therefore, this indicator may be a useful tool for comparison of different forecasts.
    Źródło:
    Polityka Energetyczna; 2012, 15, 4; 71-83
    1429-6675
    Pojawia się w:
    Polityka Energetyczna
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      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