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 "forecast energy consumption" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-7 z 7
    Tytuł:
    Electrical energy consumption by the household - type consumers
    Autorzy:
    Frąckowiak, R.
    Gałan, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/97411.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Politechnika Poznańska. Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej
    Tematy:
    electrical energy consumption
    PTPiREE
    forecast energy consumption
    Opis:
    In the paper, selected results of analysis of the electrical energy consumption by the household-type consumer group as well as results for energy defined regarding the standard profiles for such a group are presented. In the analysis, a developed tailored IT tool has been used.
    Źródło:
    Computer Applications in Electrical Engineering; 2011, 9; 112-119
    1508-4248
    Pojawia się w:
    Computer Applications in Electrical Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Methodology of forecasting and forecast of demand for energy carries by lorries in POland up to the year 2020 (Part II)
    Autorzy:
    Gis, W.
    Menes, E.
    Waśkiewicz, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/241669.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Instytut Techniczny Wojsk Lotniczych
    Tematy:
    lorries
    energy consumption
    forecast
    Opis:
    Discussed methodology of forecasting and forecast of demand for energy carriers have been presented in two parts. In first part has been given forecast of freight road transport volumes up to the year 2020. Estimated structure of the fleet in the initial period of the forecast. Variant forecast of the fleet size and its structure according to categories and age. In this part has been given forecast of demand for energy carriers by lorries. When forecasting the scale of demand for individual energy carriers by lorries in a given year, the following issues were taken into account: estimated numbers of vehicles registered according to categories and production periods, an estimated average consumption offuels per 100 km of mileage according to specified categories of vehicles and their production periods, estimated average annual mileages of vehicles according to categories and production periods. A drop in the use of petrol by lorries in Poland is expected to have taken place by the year 2020. The estimated forecast level amounts to 315-325 Gg. The use of petrol in 2020 would decrease to the level of 55-57% of the consumption in the initial period of the forecast. An estimated increase in the demand for diesel fuels by lorries is expected to take place in Poland in 2020 and it is envisaged to reach the level of 5848-7680 Gg, which compared to the consumption in the initial period of the forecast, would be tantamount to an increase dynamics of 170-223%. The demand for LPG fuels by lorries in 2020 should amount to 264-287 Gg, (an increase of 147-160% compared to the initial period of the forecast). The demand for CNG fuel by lorries in 2020 would reach 61-68 Gg.
    Źródło:
    Journal of KONES; 2008, 15, 4; 157-162
    1231-4005
    2354-0133
    Pojawia się w:
    Journal of KONES
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Energy-Aware WiFi Network Selection via Forecasting Energy Consumption
    Autorzy:
    Abdrabou, Atef
    Darwish, Mohamed
    Dalao, Ahmed
    AlKaabi, Mohammed
    Abutaqiya, Mahmoud
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/226857.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    energy
    consumption
    forecast
    WiFi
    IoT
    Opis:
    Covering a wide area by a large number of WiFi networks is anticipated to become very popular with Internet-of-things (IoT) and initiatives such as smart cities. Such network configuration is normally realized through deploying a large number of access points (APs) with overlapped coverage. However, the imbalanced traffic load distribution among different APs affects the energy consumption of a WiFi device if it is associated to a loaded AP. This research work aims at predicting the communication-related energy that shall be consumed by a WiFi device if it transferred some amount of data through a certain selected AP. In this paper, a forecast of the Energy consumption is proposed to be obtained using an algorithm that is supported by a mathematical model. Consequently, the proposed algorithm can automatically select the best WiFi network (best AP) that the WiFi device can connect to in order to minimize energy consumption. The proposed algorithm is experimentally validated in a realistic lab setting. The observed performance indicates that the algorithm can provide an accurate forecast to the energy that shall be consumed by a WiFi transceiver in sending some amount of data via a specific AP.
    Źródło:
    International Journal of Electronics and Telecommunications; 2020, 66, 2; 339-345
    2300-1933
    Pojawia się w:
    International Journal of Electronics and Telecommunications
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Model prognoza mesâčnyh rashodov èlektroènergii tâgovoj podstancii na osnove garmoničeskogo analiza
    Model prognozowania miesięcznego zużycia energii elektrycznej dla podstacji trakcyjnej na podstawie analizy harmoniczne
    A Model for Monthly Traction Sub-Station Electric Energy Consumption Forecasting Using Harmonic Analysis
    Autorzy:
    Kuznecov, V. G.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/215695.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Instytut Kolejnictwa
    Tematy:
    prognoza
    podstacja trakcyjna
    zużycie energii elektrycznej
    forecast
    traction sub-station
    electric energy consumption
    Opis:
    W niniejszym artykule zaprezentowano model prognozowania miesięcznego zużycia energii elektrycznej dla podstacji trakcyjnych na podstawie analizy harmonicznej. Wybrano racjonalne wielkości podstawowe, określono błąd średni.
    The paper presents a model for harmonic analysis-based forecasting of monthly electric energy consumption by traction sub-station. Basic rational values were selected and standard error was defined.
    Źródło:
    Problemy Kolejnictwa; 2013, 161; 59-66
    0552-2145
    2544-9451
    Pojawia się w:
    Problemy Kolejnictwa
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Hard coal in the fuel-mix of Poland: the long-term perspective
    Węgiel kamienny w bilansie paliwowo-energetycznym Polski – perspektywa długoterminowa
    Autorzy:
    Gawlik, L.
    Kaliski, M.
    Kamiński, J.
    Sikora, A. P.
    Szurlej, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/219480.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    węgiel kamienny
    prognoza
    polityka energetyczna
    energetyka
    bezpieczeństwo energetyczne
    zasoby węgla
    wydobycie
    zużycie
    hard coal
    forecast
    energy policy
    power sector
    energy security
    coal reserves
    coal consumption
    Opis:
    This paper reviews the coal policy of Poland. It analyzes the forecasts of production and consumption of hard coal, the size of exports and imports and its importance for the energy sector on the basis of strategic documents. The main aim of the article is to show the role of hard coal in the fuel - energy balance of Poland until 2050. The adoption of appropriate assumptions for each scenario, including the maximum supply of hard coal from domestic mines, coal price curves, CO2 emission allowances and several calculations performed allowed to obtain certain results on the basis of which the future role of hard coal was determined.
    W artykule dokonano przeglądu polityki państwa polskiego wobec górnictwa węgla kamiennego. Przeanalizowano jak kształtowały się w dokumentach strategicznych prognozy w zakresie wydobycia i zużycia węgla kamiennego, wielkości eksportu i importu oraz jego znaczenie dla sektora energetycznego. Głównym celem artykułu było ukazanie roli węgla kamiennego w bilansie paliwowo-energetycznym Polski w perspektywie do 2050 r. Po przyjęciu odpowiednich założeń dla poszczególnych scenariuszy, m.in. dotyczących maksymalnej podaży węgla kamiennego z krajowych kopalń oraz ścieżek cenowych węgla i uprawnień do emisji CO2 oraz przeprowadzeniu obliczeń uzyskano wyniki, na podstawie których określono przyszłą rolę węgla kamiennego.
    Źródło:
    Archives of Mining Sciences; 2016, 61, 2; 335-350
    0860-7001
    Pojawia się w:
    Archives of Mining Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Prognozy wydobycia, konsumpcji i salda wymiany surowców energetycznych w Polsce
    The forecasted production, consumption, and net exports of energy resources in Poland
    Autorzy:
    Olkuski, T.
    Sikora, A.
    Sikora, M. P.
    Szurlej, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/952557.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
    Tematy:
    energia pierwotna
    wydobycie
    konsumpcja
    paliwa stałe
    ropa naftowa
    gaz ziemny
    prognoza
    production
    consumption
    primary energy
    solid fuels
    crude oil
    natural gas
    forecast
    Opis:
    W artykule podjęto próbę opracowania prognozy dotyczącej wydobycia, konsumpcji i salda wymiany z zagranicą surowców energetycznych będących źródłem energii pierwotnej w Polsce. Ze względu na brak nowej polityki energetycznej Polski, autorzy oparli się na dostępnych dokumentach zarówno krajowych, jak i zagranicznych, z których najważniejsze to nadal obowiązująca Polityka energetyczna Polski do 2030 roku, przyjęta w 2009 r. oraz Prognoza zapotrzebowania na paliwa i energię do 2050 roku opracowana przez Krajową Agencję Poszanowania Energii S.A. Uwzględniono również Projekt Polityki energetycznej Polski do 2050 roku wraz z najważniejszymi analizami prognostycznymi wykorzystywanymi podczas jego przygotowywania. W artykule odniesiono się do prognozy Krajowej Agencji Poszanowania Energii wykazując jej liczne błędy, jak na przykład nieuwzględnianie: spadków cen nośników energii na światowych rynkach, możliwych wzrostów cen uprawnień do emisji CO2 w Unii Europejskiej, czy też zakładanie zbyt niskich celów wykorzystywania OZE w polskiej gospodarce. Autorzy artykułu wyrazili pogląd co do możliwości uruchomienia pierwszej w Polsce elektrowni jądrowej w połowie trzeciej dekady obecnego stulecia. W dalszej części artykułu przedstawiono prognozy dotyczące wydobycia, zużycia i salda wymiany węgla kamiennego i brunatnego, ropy naftowej i gazu ziemnego w Polsce w perspektywie do 2040 roku. Zwrócono uwagę na prognozowany spadek poziomu wydobycia węgla w Polsce, zwłaszcza węgla kamiennego, co zwiększy import tego surowca do Polski. W przypadku gazu ziemnego planowany jest wzrost wydobycia do poziomu 8,5 mld m3 w 2040 roku, ale w najbliższych latach nadal głównym dostawcą gazu ziemnego do Polski będzie rosyjski Gazprom, a zapotrzebowanie będzie uzupełniane przez terminal LNG w Świnoujściu. Jeszcze poważniejsza, z punktu widzenia bezpieczeństwa energetycznego, jest sytuacja związana z dostawami ropy naftowej do Polski. Jeszcze w 2015 r. aż 88% krajowego zapotrzebowania na ropę naftową było pokrywane dostawami z Rosji (ropa REBCO) (POPiHN 2017). W 2016 r. udział ten znacząco się obniżył do 81%, mimo obowiązujących kontraktów z firmami rosyjskimi i już 1/4 surowca, który trafia do Grupy LOTOS pochodzi z krajów Zatoki Perskiej, a w przypadku PKN ORLEN udział dostawców alternatywnych wobec dostaw z kierunku wschodniego wynosi 12% (POPiHN 2017).
    This paper is an attempt to forecast the production, consumption, and net exports of energy resources used as primary energy sources in Poland. Due to the fact that a new energy policy of Poland is under development, the authors relied on the available domestic and foreign documents, the most important of which include the Energy Policy of Poland until 2030, adopted in 2009, and the Forecast of fuel and energy demand until 2050 developed by the Polish National Energy Conservation Agency (KAPE). A draft of the Polish Energy Policy until 2050, together with the most important prognostic analyses used during its development, was also taken into account. The article criticized the forecast of the Polish National Energy Conservation Agency for numerous errors, including not taking into account decreasing energy prices in world markets, ignoring the possible increases in prices of CO2 emission allowances in the European Union, or setting too low renewable energy target for Poland. The authors of the paper are also sceptical about the possibility of launching the first nuclear power plant in Poland in the middle of the third decade of the current century. The forecasts for production, consumption and net exports of bituminous coal and lignite, crude oil, and natural gas in Poland in the perspective of 2040 are presented in the following sections of the article. Special attention has been paid to the projected decrease in the level of coal mining in Poland, especially in the case of bituminous coal, which will increase the import of this raw material to Poland. In the case of natural gas, it is planned to increase the output to 8.5 billion cubic meters in 2040. However, in the coming years Gazprom will continue to be the main supplier of natural gas to Poland, while the demand will be supplemented by the LNG terminal in Świnoujście. From the point of view of energy security, the situation is even more complicated when it comes to the supply of crude oil to Poland. Until 2015, as much as 88% of domestic demand for oil was covered by supplies from Russia (REBCO oil) (the Polish Oil Industry and Trade Organisation; POPIHN 2017). In 2016, this share decreased significantly to 81% despite the contracts with Russian companies; currently, a quarter of the raw material delivered to Grupa LOTOS S.A. is shipped from the Gulf countries. In the case of PKN ORLEN, the share of alternative suppliers against supplies from the east is 12% (POPIHN 2017).
    Źródło:
    Polityka Energetyczna; 2017, 20, 2; 41-58
    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 1-7 z 7

      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