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 "energy forecasting" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 36
Tytuł:
The energy consumption forecasting in Mongolia based on Box-Jenkins method (Arima model)
Autorzy:
Zolboo, Gansukh
Adiya, Bor
Bilguun, Enkhbayar
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/101770.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Instytut Polityki Energetycznej im. Ignacego Łukasiewicza
Tematy:
energy forecasting
energy consumption
ARIMA model
Box-Jenkins method
Opis:
The primary products of the power industry are electric energy and thermal energy. Thus, forecasting electric energy consumption is significant for short and long term energy planning. ARIMA model has adopted to forecast energy consumption because of its precise prediction for energy consumption. Our result has shown that annual average electric energy consumption will be 10,628 million kWh per year during 2019-2030 which approximately 3.3 percent growth per annum. At the moment, there is not a practice solution for the storage of electricity in Mongolia. Therefore, energy supply and demand have to be balanced in real-time for operational stability. Without an accurate forecast, the end-users may experience brownouts or even blackouts or the industry could be faced with sudden accidents due to the energy demand. For this reason, energy consumption forecasting is essential to power system stability and reliability.
Źródło:
Energy Policy Studies; 2019, 1 (3); 70-77
2545-0859
Pojawia się w:
Energy Policy Studies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Application of MARKAL model to optimisation of electricity generation structure in Poland in the long-term time horizon. Part II, Model and forecasts assumptions
Zastosowanie modelu MARKAL do optymalizacji struktury wytwarzania energii elektrycznej w Polsce w długoterminowym horyzoncie czasowym. Część II, Założenia modelu i prognozy
Autorzy:
Jaskólski, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/397086.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
ENERGA
Tematy:
MARKAL
energy planning
energy forecasting
planowanie energetyczne
prognozy energetyczne
Opis:
In this paper, the next in a series of publications on the subject, assumptions are presented of a power system development model in terms of electricity generation technology infrastructure in Poland, in the long term perspective until 2060. The model is based on the mathematical structure of the MARKAL optimization package. Among other things developed are a forecast of the fi nal demand for electricity and heat, the current mix of power and electricity generation in Poland, and a forecast of decomissioning in the power and co-generation plants. The study also contains a summary of technical and economic indicators of the generation technologies considered in the model.The author shall not be responsible for any outcome of use of the research results presented herein.
Niniejszy artykuł, będącym kontynuacją cyklu o tej tematyce, przedstawiona założenia modelu rozwoju systemu energetycznego w zakresie struktury technologicznej wytwarzania energii elektrycznej w Polsce, w perspektywie długoterminowej, do 2060 roku. Model ten oparty jest na strukturze matematycznej pakietu optymalizacyjnego MARKAL. Opracowano m.in. prognozę zapotrzebowania finalnego na energię elektryczną i ciepło, aktualną strukturę mocy i produkcji energii elektrycznej w Polsce oraz prognozę wyłączania mocy w istniejących elektrowniach i elektrociepłowniach. Opracowanie zawiera również zestawienie wskaźników techniczno-ekonomicznych technologii energetycznych rozpatrywanych w modelu.
Źródło:
Acta Energetica; 2012, 4; 4-21
2300-3022
Pojawia się w:
Acta Energetica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
FORECASTING OF INDIVIDUAL ELECTRICITY USAGE USING SMART METER DATA
Autorzy:
Ząbkowski, Tomasz
Gajowniczek, Krzysztof
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/452939.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
Tematy:
smart metering systems
short term energy forecasting multivariate adaptive regression splines
Opis:
Forecasting electricity usage is an important task to provide intelligence to the smart gird. The customers will benefit from metering solutions through greater understanding of their own energy consumption and future projections, allowing them to better manage costs of their usage. In this proof of concept paper, we show the approach for short term electricity load forecasting for 24 hours ahead, calculated on the individual household level. In this context authors will develop an approach to the analysis and prediction using Multivariate Adaptive Regression Splines (MARSplines).
Źródło:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2013, 14, 2; 289-297
2082-792X
Pojawia się w:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Ocena porównawcza predykcji produkcji energii elektrycznej przez mikroinstalacje fotowoltaiczne
Comparative assessment of electricity production prediction by photovoltaic micro-installations
Autorzy:
Lis, Stanisław
Szul, Tomasz
Ślusarczyk, Albert
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1931336.pdf
Data publikacji:
2021-12-21
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
system fotowoltaiczny
mikroinstalacja
prosument
prognozowanie produkcji energii
photovoltaic system
micro-installation
prosumer
energy production forecasting
Opis:
Ocenie poddano dwie metody prognozowania produkcji energii elektrycznej przez mikroinstalację fotowoltaiczną. Pro-gnozy powstały z wykorzystaniem programu komputerowego PVSol oraz metodą obliczeniową. W przypadku programu PVSol wykorzystano dane pochodzące ze stacji meteorologicznej w Kielcach. Prognoza wykonana na podstawie metody obliczeniowej bazowała na zależnościach między warunkami zewnętrznymi, takimi jak: temperatura otoczenia i prędkość wiatru wpływającymi na temperaturę modułu fotowoltaicznego, a co za tym idzie - sprawność układu. W tym przypadku dane pochodziły z serwisu PVGIS. Uzyskane dzięki prognozom wyniki porównano z wartościami rzeczywistymi. Lepszy re-zultat otrzymano w przypadku prognozy opracowanej w programie PVSol, dla której średni błąd prognozowania wyniósł 2%. Dla prognozy uzyskanej dzięki metodzie obliczeniowej średni błąd prognozowania był równy 9%. Przeprowadzona analiza miała na celu stwierdzenie, czy wybrane modele obliczania wydajności instalacji PV można zastosować do opra-cowania bilansu energetycznego rzeczywistych instalacji fotowoltaicznych. Na podstawie uzyskanych wyników potwier-dzono, że rozpatrywane metody prognozowania mogą okazać się istotnym narzędziem wspomagającym proces planowania przez prosumenta mocy nominalnej instalacji fotowoltaicznej. Przełoży się to na efektywność pracy instalacji oraz opła-calność inwestycji.
Two methods of forecasting electricity production by a photovoltaic micro-installation were assessed. The forecasts were made with the use of the PVSol computer program and the computational method. In the case of the PVSol program, meteorological data from the Kielce station were used. The forecast made on the basis of the calculation method was based on the relationship between the external conditions, such as the ambient temperature and the wind speed, affecting the tem-perature of the photovoltaic module and thus the efficiency of the system. The data in this case came from the PVGIS ser-vice. The results obtained thanks to the forecasts were compared with the actual values. A better result was obtained in the case of the forecast developed in the PVSol program, for which the average forecasting error was 2%. For the forecast obtained thanks to the calculation method, the average forecasting error was 9%. The conducted analysis was aimed at determining whether the selected models for calculating the efficiency of PV installations can be used to develop the en-ergy balance of real photovoltaic installations. On the basis of the obtained results, it was found that the considered fore-casting methods may turn out to be an important tool supporting the process of planning the nominal power of a photo-voltaic installation by the prosumer. This will translate into the efficiency of the installation and profitability of the investment.
Źródło:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna; 2021, 2; 9-14
1732-1719
2719-4221
Pojawia się w:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie algorytmów sztucznych sieci neuronowych do prognozowania zużycia energii elektrycznej
Application artificial neural networks for electricity prediction
Autorzy:
Włas, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/266363.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
Tematy:
prognozowanie zużycia energii
sztuczne sieci neuronowe
forecasting energy consumption
artificial neural network
Opis:
W artykule przestawiono algorytm przewidywania zużycia energii elektrycznej budynków mieszkalnych z wykorzystaniem informacji o produkcji i warunkach atmosferycznych. W artykule została zaproponowana własna metoda predykcji z wykorzystaniem wielowarstwowej jednokierunkowej sztucznej sieci neuronowej. W pracy zostały przedstawione podstawowe pojęcia z zakresu sieci neuronowych oraz testy działania programu prognozującego na podstawie rzeczywistych danych pomiarowych. Głównym zadaniem badawczym było sprawdzenie dokładności algorytmu predykcji do prognozowania zużycia energii elektrycznej. Ma to na celu uzyskanie programu, którego wyniki o charakterze ilościowym będą wykorzystywane do prognozowania potrzeb zakupowych na TGE (Towarowej Giełdzie Energii) przy udziale metody zakupu energii elektrycznej na Rynku Dnia Następnego.
This paper presents a flexible approach to forecasting of energy consumption in residential buildings, using time series analysis and neural networks. Our goal is to develop a one day-ahead forecasting model based on an artificial neural network using information about temperature of air. The article has been proposed neural network prediction method using a multilayered feed-forward artificial neural network with the backpropagation training algorithm. Experimental results have showed that the proposed neural network can faithfully reproduce the curve of daily energy consumption with a percentage error less than 3.74%.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2016, 51; 217-220
1425-5766
2353-1290
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Prognoza krajowego zapotrzebowania na energię elektryczną
Forecast of electricity demand of the Polish power system
Autorzy:
Maciejewski, Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/249640.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Instytut Naukowo-Wydawniczy TTS
Tematy:
prognozowanie zużycia energii
krajowe zużycie energii
forecasting of energy consumption
energy consumption in Poland
Opis:
W literaturze istnieje wiele prognoz krajowego zapotrzebowania na energię elektryczną, które były wykonane z zaangażowaniem znacznych środków finansowych. Większość z tych prognoz była znacznie przeszacowana, ponieważ nie sprawdziła się w porównaniu z rzeczywistym zapotrzebowaniem na energię elektryczną. Prognozy te nie spełniały również oczekiwań użytkowników dla których były przeznaczone. W tej pracy dokonano oceny prognozy krajowego zapotrzebowania na energię elektryczną opracowanej przez autora w 2004 roku. Prognoza ta została opracowana metodą wykorzystującą średnioroczne przyrosty dochodu narodowego wytworzonego oraz wskaźników elastyczności zapotrzebowania na energię elektryczną względem tego dochodu. Wykazano, że opracowana prognoza jest zgodna z faktycznym zużyciem energii elektrycznej do 2012 roku. Na podstawie danych statystycznych wyznaczono wartości współczynników elastyczności i elektrochłonności produktu krajowego brutto (PKB) dla lat 2004 - 2012. Stwierdzono znaczny spadek elektrochłonności PKB w tych latach. Wykorzystując metodę zastosowaną w 2004 roku przedstawiono również prognozę krajowego zapotrzebowania na energię elektryczną do 2030 roku.
There are a lot of forecasts of domestic electricity demand in the literature which were made by using a lot of finance cost. Most of those forecasts were significantly exaggerated, and there were disagreed with real of electricity demand. All the forecasts do not come up to users for which were destined. In this paper it is given the estimation of forecast of domestic electricity demand proposed by author in 2004. This forecast was made using the indicators of growth of Gross Domestic Product and the electricity absorptive of Gross Domestic Product. It is shown that this forecast is in agreement with the real electricity demand until 2012. For the basics of statistical data consumption of electricity it is determined the indicators of electricity absorptive of Gross Domestic Product of Poland for years 2004 - 2012. It is shown that these indicators have considerably decreasing trend. Using the method proposed by authors in 2004, the new forecast of domestic electricity demand until 2030 is given.
Źródło:
TTS Technika Transportu Szynowego; 2013, 10; 277-285, CD
1232-3829
2543-5728
Pojawia się w:
TTS Technika Transportu Szynowego
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Możliwości zwiększenia wartości rynkowej produkcji poprzez optymalizację harmonogramów pracy elektrowni wodnej na dobę następną
Possibilities to increase production market value through a day ahead hydro power plant schedules optimization
Autorzy:
Pakulski, Tomasz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/267020.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
Tematy:
prognozowanie cen energii
sztuczne sieci neuronowe
elektrownia wodna
zwiększenie wartości rynkowej produkcji
energy prices forecasting
artificial neural network
hydropower plant
market value production increase
Opis:
Opracowanie ma na celu przedstawienie możliwości zwiększenia wartości rynkowej produkcji elektrowni wodnych (EW) poprzez cenową optymalizację harmonogramów ich pracy na dobę następną. W referacie przedstawiono koncepcję prognozowania cen energii na Towarowej Giełdzie Energii (TGE) na podstawie określonych w Krajowym Systemie Elektroenergetycznym (KSE) warunków popytowo - podażowych. Zaprezentowano wyniki testowania oraz walidacji modeli prognostycznych, wykorzystujących metody sztucznej inteligencji, pod kątem poprawności prognozowania oraz odwzorowania dobowych profili cenowych. Wykazano, że poprzez zmianę dobowego harmonogramowania pracy EW istnieje możliwość zwiększenia wartości rynkowej produkcji EW w okresie średniorocznym o ok. 5-7 % w stosunku do wariantu aktualnego.
The study aims at presenting the possibilities of hydropower plants (HPPs) market value production increase through a day ahead pricing schedule optimization. The change of HPPs planning system in Poland results from the new provisions introduced in national legislation, in particular from the validity of the renewable energy sources act. The approach presented in this paper is based on the change of current HPPs schedules by using energy price forecasts. The paper presents the concept of energy price forecasting at the Polish Power Exchange (PPE) based on the demand and supply conditions defined in the National Power System. The results of testing and validation forecast models using artificial intelligence methods were presented. The research was carried out to check correctness of forecasting systems and the mapping of daily price profiles in various conditions. It has been shown that it is possible to increase the HPPs production market value by changing the daily HPPs operation schedule by about 5-7% compared to the present case. The risk factors that may contribute to the reduction of the expected income were indicated. Potential areas for further growth in the production market value were presented.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2019, 63; 81-84
1425-5766
2353-1290
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Change in the structure of electricity generation in the USA, China, Japan and the EU, and a forecast of electricity consumption
Autorzy:
Cieślik, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/298856.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
electricity
emission
regression
forecasting
energy sector
Opis:
This article analyses changes in the structure of electricity production in countries such as the USA, China, Japan, the EU and Poland. In China, a sharp increase in generation capacity and electricity production may be noticed if the data from 2015 and 1990 is compared. The increase in China’s electricity production is associated with a continuous growth in CO2 emission, contrary to the situation in the United States, where, despite an increase in energy consumption and an increase in generation capacity, CO2 emission has been falling since 2005. The largest decrease in CO2 emission without inhibiting the growth of electricity production and electricity consumption can be seen in the EU. Models of consumption have been determined based on the collected data such as: temperature, dummy variables and electricity consumption per hour within three months. The aim was to establish the best regression model and compare it to the neural network models using mean absolute percentage error (MAPE).
Źródło:
AGH Drilling, Oil, Gas; 2017, 34, 1; 291-302
2299-4157
2300-7052
Pojawia się w:
AGH Drilling, Oil, Gas
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Forecasting the energy-saving benefits of variable-speed pumps
Autorzy:
Fu, Y.
Cai, Y.
Wu, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1955356.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Politechnika Gdańska
Tematy:
pump
back pressure
variable-speed energy-saving
forecasting
Opis:
By calculating the energy-saving benefits of a variable-speed pump, the relation between back pressure and energy-saving benefits is analyzed. Based on the energy-saving benefit calculation for four different pump types using a non-dimensional method, it is shown that when the non-dimensional back pressure, h, and the non-dimensional flow, Q, are equal, then the corresponding non-dimensional energy-saving benefit [omega] of variable-speed control are quite close each to other, thereby advancing a forecasting method of energy-saving benefits of variable-speed control. When the method is used to forecast the energy-saving benefits of pumps whose specific speed is between 15 and 190 and the flow - between 5 and 200 m3/h (subject to the condition h<; 0.9, Q> 0.5), the error will not exceed 6.55% and thus the method proves to be of reference value for the evaluation of the variable-speed energy-saving benefits of other pumps.
Źródło:
TASK Quarterly. Scientific Bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk; 2006, 10, 1; 27-33
1428-6394
Pojawia się w:
TASK Quarterly. Scientific Bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
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:
Forecasting analytic model of construction energy cluster development in Ukraine
Autorzy:
Tkachenko, Volodymyr
Tkachenko, Iryna
Klymchuk, Maryna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1933659.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Tematy:
energy cluster
forecasting development
investment
klaster energetyczny
prognozowanie rozwoju
inwestycje
Opis:
The article proposes a scientific and methodological approach to solve the problems of the construction energy cluster forecasting development, which provides an opportunity to unite the known technology of constructing time series models with the technology of simultaneous systems equations. It was developed the quantification process of the forecasting economic and mathematical formation model of energy cluster development, which will allow to detail the stages of mathematical modeling in the context of the studied problems, taking into account the specificity of production and commercial activity of all integration formation participants. The conditions for carrying out forecasting and analytical procedures of construction energy cluster development have been identified, in particular by the specificity and type of cause and effect and dynamic relationships between the main economic indicators, the intensity factors development trends, the dynamics of regular factors, described by linear and nonlinear ones.
Źródło:
Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska; 2019, 140; 377-389
1641-3466
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Ceny energii: zmienność i przewidywalność Case study – energia elektryczna w Europie
Energy prices: volatility and predictability Case study – electricity in Europe
Autorzy:
Malko, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/283035.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
Tematy:
obciążenie elektroenergetyczne
cena energii
prognoza
electric load
energy price
forecasting
Opis:
Procedury planowania i eksploatacji systemu zaopatrzenia w energię wymagają adekwatnych metod prognozowania struktury i cen nośników energii. Przedsiębiorstwa energetyczne wymagać więc będą szybkich, niezawodnych i ekonomicznych narzędzi dla oceny skutków wprowadzenia różnych strategii rozwojowych i ich wpływu na całość systemu społeczno-ekonomicznego oraz na dostawy energii do użytkowników końcowych. Każde przedsiębiorstwo winno być zdolne do dokonywania procedur planistycznych w perspektywie krótko-, średnio- i długookresowej oraz dokonania na ich podstawie prognoz obciążeń i cen. Presja na prognozowanie w skali systemowej nasila się z uwagi na szybkie zmiany w technologii, dostępności paliw, ograniczeń środowiskowych i finansowych oraz przekształceń strukturalnych sektora energetyki. Obserwuje się skrajnie wysoką zmienność cen i jest ona o nawet o dwa rzędy wartości większa niż dla innych towarów czy też instrumentów finansowych. Zmusza to producentów i odbiorców na rynku hurtowym do zabezpieczania się nie tylko przed ryzykiem zmian wolumenu obrotów, ale też przed zmianą struktury cen. Prognozowanie cen staje się podstawowym czynnikiem w podejmowaniu strategicznych decyzji przez spółki energetyczne. Struktura dostaw i ceny nośników prowadzą do zmian struktury cen, a prognozowanie w perspektywie krótko- i średnioterminowej jest szczególnie istotne dla modelowania cen oraz wyceny transakcji na rynku transakcji natychmiastowych (spot) i kontraktów terminowych. Rozważania teoretyczne zilustrowano studium przypadków.
Energy system planning and operational procedures are based on adequate methodologies of forecasting energy supplies and the prices of energy carriers. Utilities will need a fast, reliable, and economical planning “tool box” to evaluate the consequences of different strategies of development and their impact on the socio-economic system as a whole in supplying energy to the consumer. Each energy company must be able to perform short-, medium-, and long-term planning, and as a consequence to carry out, for example, electric load and price prediction. The necessity for system forecasting and planning becomes even more pressing when considering the rapid changes in technology, fuel availability, environmental and financial constraints, and structural transformations in the power sector. Extreme price volatility, which can be even two orders of magnitude higher than for other commodities or financial instruments, has forced producers and wholesale consumers to hedge against not only volume risk but also price movements. Price forecasts have become a fundamental factor in energy company decision-making and strategy development. As a result of the supply stack structure, load fluctuation translates into variations in energy prices. Forecasting has become increasingly important since the rise of competitive energy markets. Short- and medium-term forecasting is important for modeling prices and valuation of spot and derivative contracts for the delivery of energy. Theoretical considerations and techniques are illustrated using case studies.
Źródło:
Polityka Energetyczna; 2013, 16, 3; 7-23
1429-6675
Pojawia się w:
Polityka Energetyczna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Metody prognozowania wielkości mocy elektrycznej z farm wiatrowych dla potrzeb bilansowania oraz prowadzenia ruchu krajowego systemu elektroenergetycznego
Forecasting methodologies of the electrical power generation from wind farms for the purpose of operation and balancing of power systems
Autorzy:
Karkoszka, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/394501.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
Tematy:
prognozowanie
system elektroenergetyczny
energetyka wiatrowa
forecasting methods
power system
wind energy
Opis:
Niniejszy artykuł ma charakter przeglądowy i obejmuje podstawy metodologii prognozowania wartości mocy elektrycznej generowanej w elektrowniach wiatrowych. Omawia charakterystykę pracy źródeł wiatrowych, ze szczególnym uwzględnieniem wpływu zmienności warunków meteorologicznych na wartość generowanej mocy elektrycznej. Prezentuje trzy metody predykcji: fizyczną, statystyczną oraz hybrydową (połączenie fizycznej i statystycznej). Przedstawia zakres wykorzystania poszczególnych metod, sposób weryfikacji wyników prognoz oraz obecnie wykorzystywane metody minimalizacji błędów prognoz, takie jak np. agregacja obszarowa prognoz bądź wykorzystanie kilku numerycznych prognoz pogody. Omawiana metoda perturbacji warunków początkowych stanowi przykład współczesnego podejścia do problematyki generacji prognoz probabilistycznych. Artykuł omawia również znaczenie dokładności wyników prognoz dla celów prowadzenia ruchu oraz bilansowania systemu elektroenergetycznego oraz prezentuje krótko zakres ich wykorzystania dla potrzeb operatorów systemów przesyłowych.
This article has the character of a review and covers the basics of the methodology of forecasting of the level of the electric power generated in wind power plants. It discusses the characteristics of the operation of the wind power sources, with particular emphasis on the impact of the dynamics of meteorological conditions on the value of generated electrical power. The article presents three methods of wind power prediction: physical, statistical, and hybrid (combination of physical and statistical method). It discusses the applicability of specific methods, way of verification of the wind power forecasts results and current methods used to minimize forecast errors, such as the aggregation area forecasts or the application of several numerical weather prediction models. It presents also the initial conditions perturbation method which is the modern approach for generation of probabilistic forecasts. The article discusses also the importance of accuracy of the wind power forecasts results for purposes of the operation and balancing the electrical power systems, and briefly presents the scope of their applications for transmission system operators processes.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Instytutu Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN; 2010, 78; 75-86
2080-0819
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Instytutu Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Prognozowanie generacji wiatrowej w kontekście gospodarowania zasobami energii
Forecasting wind generation in the context of energy resources management
Autorzy:
Szeląg, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/283056.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
Tematy:
energia wiatrowa
odnawialne źródła energii
prognozowanie
analiza skupień
wind energy
renewable energy sources
forecasting
cluster analysis
Opis:
Z roku na rok przybywa nowych instalacji wytwarzających energię elektryczną z odnawialnych źródeł energii. Zjawisko to, w różnym stopniu, dotyczy wszystkich rodzajów zasobów odnawialnych, jednak najdynamiczniej rozwija się energetyka wiatrowa. Przyłączanie nowych farm wiatrowych do systemu elektroenergetycznego powoduje konieczność rozwiązania problemów związanych z pracą tych źródeł energii; do najważniejszych z nich należą: duża zmienność w czasie poziomu generowanej mocy oraz trudność w jej przewidywaniu. Od lat podejmowane są próby ograniczenia negatywnych skutków pracy elektrowni wiatrowych. Podejmowanie działania początkowo skupiały się na przygotowywaniu kolejnych, coraz lepszych narzędzi prognostycznych dedykowanych elektrowniom wiatrowym. Obserwowane jest również przyspieszenie prac związanych z opracowywaniem technologii oraz budową instalacji magazynujących energię elektryczną. Celem autora jest połączenie tych dwóch nurtów i stworzenie dwóch narzędzi. Pierwszym z nich będzie model dający możliwość przygotowania możliwie najlepszej prognozy generacji mocy. Drugim, narzędzie wyznaczające optymalną pojemność magazynu, między innymi na podstawie informacji uzyskanych z modelu prognostycznego. W pracy tej przedstawiono działania związane z wykonaniem pierwszego narzędzia. Opisano proces filtracji danych pomiarowych oraz problemy z tym związane. Przedstawiono koncepcję modelu predykcyjnego. Scharakteryzowano etap uczenia modelu oraz wykonania prognozy mocy. Przedstawiono dokładności prognozy oraz sformułowano kolejne etapy pracy.
From year to year, the number of new installations producing electricity from renewable energy sources increases. This phenomenon, to varying degrees, applies to all types of renewable resources, though the fastest growing is wind power. Connecting new wind farms to the power system necessitates solving the problems related to the work of these energy sources. The most important issues include the large variation in the level of power generated and the difficulty in predicting changes in the supply. For years, attempts have been made to reduce the negative factors, initially focusing on preparing new forecasting tools dedicated to wind farms. Also observable has been the acceleration of work associated with the development of the technology and the construction of electrical energy storage capacity. The objective of this study is the combination of these two trends and the development of two applicable tools. The first model will provide the opportunity to prepare the best possible forecast of power generation. The second will be a tool for defining the optimum storage capacity, inter alia, on the basis of information obtained fromthe forecastingmodel. This paper presents the activities related to the implementation of the first tool. It describes the process of filtering the measured data and the problems associated with it, and presents the concept of a predictive model. The learning phase of the model is outlined together with creating a forecast for power levels. Also shown is the accuracy of the forecasts, and formulation for the successive stages of work.
Źródło:
Polityka Energetyczna; 2014, 17, 3; 125-134
1429-6675
Pojawia się w:
Polityka Energetyczna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykorzystanie modeli Takagi-Sugeno do krótkoterminowego prognozowania zapotrzebowania na energię elektryczną odbiorców wiejskich
Using the Takagi-Sugeno models for short-term forecasting of rural consumers demand for electric energy
Autorzy:
Trojanowska, M.
Małopolski, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/289025.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
energia elektryczna
prognozowanie krótkoterminowe
model rozmyty
electric energy
short-term forecasting
fuzzy model
Opis:
Opracowano modele z wnioskowaniem typu Takagi-Sugeno o gaussowskich funkcjach przynależności w przestrzeni wejściowej do krótkoterminowego prognozowania zapotrzebowania na energię elektryczną odbiorców wiejskich. Ze względu na charakter zmienności obciążeń opracowano odrębne modele dla typowych dni tygodnia. Przeprowadzona analiza wykazała przydatność modeli Takagi-Sugeno do predykcji z wyprzedzeniem godzinowym i ich konkurencyjność w stosunku do rozmytych modeli Mamdaniego.
Models with concluding, Takagi-Sugeno type, with Gaussian functions of affiliation in entry space were developed for short-term forecasting of rural consumers' demand for electric energy. Due to loads variability character separate models were developed for typical week days. Completed analysis proved usability of the Takagi-Sugeno models for prediction with hourly advance, and their competitiveness compared to Mamdani fuzzy models.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2009, R. 13, nr 1, 1; 325-330
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 36

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