Informacja

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

Wyszukujesz frazę "obciążenie KSE" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-4 z 4
Tytuł:
Prognozowanie 15-minutowego szczytowego dobowego zapotrzebowania na moc w KSE z wykorzystaniem metody najmniejszych kwadratów
Forecasting a 15-minute peak demand in the Polish national power system with using the method of the least squares
Autorzy:
Czapaj, Rafał
Kamiński, Jacek
Benalcazar, Pablo
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/269116.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
Tematy:
prognozowanie
zapotrzebowanie na moc elektryczną
obciążenie KSE
klasyczna metoda najmniejszych kwadratów błędów
Electricity Demand Forecasting
National Power System Load
Least Squares Method
Opis:
Artykuł omawia wyniki prognozowania wygasłego 15-minutowego szczytowego zapotrzebowania na moc elektryczną w KSE. Badania przeprowadzono przy zastosowaniu klasycznej metody najmniejszych kwadratów bazując jedynie na autoregresyjnym charakterze analizowanej wielkości (bez udziału zmiennych objaśniających). Testy symulacyjne w trybie wygasłym na dobę w przód obejmowały analizy dla wielomianu stopnia drugiego oraz trzeciego dla opóźnień od dwóch do szesnastu dób poprzedzających, a celem artykułu było dobranie najkorzystniejsze ich kombinacji. Analizowane szeregi czasowe obejmowały okres trzynastu lat oraz okres pięciu lat w podziale na dni tygodnia. Otrzymane wyniki prognoz porównano z prognozami naiwnymi. Skuteczność najkorzystniejszej wygasłej predykcji dla wielomianu trzeciego stopnia i opóźnienia 15-dobowego za pomocą klasycznej metody MNK była niższa niż dla prognoz naiwnych.
The paper discusses the results of forecasting the expired 15-minute peak demand for electrical power in the Polish National Power System. The research was carried out using the classical method of least squares based only on the autoregressive character of the analyzed time series, without the participation of explanatory variables. Simulation tests included analyzes for the second and third degree polynomial for delays from two to sixteen preceding days, and the purpose of the article was to select the most favorable combinations thereof. The analyzed time series included a period of thirteen years, a period of five years divided into days of the week. The obtained results of expired forecasts were compared with naive forecasts. The effectiveness of the most favorable expired prediction for the third degree polynomial and the 15 day delay with the classical method of least squares was lower than for the naive prognoses.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2019, 62; 45-48
1425-5766
2353-1290
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Evaluation of the application of a forecasting model using the classic least squares method in forecasting daily 15-minute peak power demand in the national power system
Ocena zastosowania modelu prognostycznego wykorzystującego klasyczną metodę najmniejszych kwadratów w prognozowaniu 15-minutowego szczytowego dobowego zapotrzebowania na moc w KSE
Autorzy:
Czapaj, Rafał
Kamiński, Jacek
Benalcazar, Pablo
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/952885.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
ENERGA
Tematy:
forecasting
electric power demand
national power system load
classic least squares error method
prognozowanie
zapotrzebowanie na moc elektryczną
obciążenie KSE
klasyczna metoda najmniejszych kwadratów błędów
Opis:
The paper discusses the results of historical (ex post) forecasting of the 15-minute peak demand for power in the National Power System (NPS). The study employed the classic least squares method based on the autoregressive nature of the analysed quantity (without explanatory variables) only. Simulation tests in the expired mode (with known value of the forecast variable) for the following day included analyses for 2nd and 3rd order polynomials, for the number of values delayed by from 2 to 16 preceding days, and the purpose of the study was to select their most favourable combinations. The analysed time series covered the periods of 13 years and 5 years divided into weekdays. The forecast results (ex post and ex ante) were compared with naive forecasts (for weekly delays) assuming the assignment of earlier values to the forecast quantities. Effectiveness of the most favourable expired prediction for the 3rd order polynomial and the 15-day delay obtained by the classic least squares method was lower than for the naive forecasts.
W artykule przedstawiono wyniki prognozowania wygasłego (na podstawie ex post) 15-minutowego szczytowego zapotrzebowania na moc elektryczną w Krajowym Systemie Elektroenergetycznym (KSE). Badania przeprowadzono z zastosowaniem klasycznej metody najmniejszych kwadratów (MNK), bazując jedynie na autoregresyjnym charakterze analizowanej wielkości (bez udziału zmiennych objaśniających). Testy symulacyjne w trybie wygasłym (przy znanej wartości zmiennej prognozowanej) na następną dobę obejmowały analizy dla wielomianu 2 oraz 3 stopnia, dla liczby wartości opóźnionych od 2 do 16 dób poprzedzających, a celem artykułu było najkorzystniejsze dobranie ich kombinacji. Analizowane szeregi czasowe obejmowały okres 13 lat oraz 5 lat w podziale na dni tygodnia. Otrzymane wyniki prognoz (ex post i ex ante) porównano z prognozami naiwnymi (dla opóźnień tygodniowych), zakładającymi przypisanie wartościom prognozowanym wartości wcześniejszych. Skuteczność najkorzystniejszej wygasłej predykcji dla wielomianu 3 stopnia i opóźnienia 15-dobowego za pomocą klasycznej metody najmniejszych kwadratów była niższa niż dla prognoz naiwnych.
Źródło:
Acta Energetica; 2019, 1; 45-51
2300-3022
Pojawia się w:
Acta Energetica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Optimizing the acquisition cost of input data for daily National Power System load forecasts using automated statistical methods
Optymalizacja kosztów zakupu danych wejściowych do prognoz dobowego obciążenia KSE przy wykorzystaniu zautomatyzowanych metod statystycznych
Autorzy:
Czapaj, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/396982.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
ENERGA
Tematy:
obciążenie KSE
zapotrzebowanie mocy KSE
prognozy średnich wartości godzinowych
zmienne objaśniające
parametry wejściowe
parametry meteorologiczne
metody statystyczne
data mining
NPS load
NPS power demand
hourly average forecasts
explanatory variables
input parameters
meteorological parameters
statistical methods
Opis:
The paper presents the possibility of using statistical methods to automate the selection of explanatory variables to balance the daily load of the National Power System (NPS). With automation, the cost of input forecast purchase may be optimized by minimizing their number, and the results also allow for a reduction in the effort required to select input parameters (explanatory variables) for later forecasting of NPS daily loads.
Artykuł prezentuje możliwość skorzystania z metod statystycznych automatyzujących dobór zmiennych objaśniających na przykładzie dobowego obciążenia Krajowego Systemu Elektroenergetycznego (KSE). Automatyzacja pozwala na optymalizację kosztów zakupu prognoz wejściowych dzięki minimalizacji ich liczby, a uzyskane wyniki pozwalają dodatkowo na zmniejszenie nakładów pracy związanych z wyborem parametrów wejściowych (zmiennych objaśniających) na potrzeby późniejszego opracowywania prognoz dobowego obciążenia KSE.
Źródło:
Acta Energetica; 2017, 3; 37-42
2300-3022
Pojawia się w:
Acta Energetica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Badanie czynników mających wpływ na zmienność obciążenia w KSE
Research of factors affecting on the changeability of the load in the PPS
Autorzy:
Dąsal, K.
Popławski, T.
Starczynkowska, E.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/283690.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
Tematy:
system elektroenergetyczny KSE
modelowanie
obciążenie
prognozowanie krótkoterminowe
czynniki pogodowe
czynniki pozapogodowe
power system PPS
modeling
load
short-team forecasting
weather factors
non weather factors
Opis:
Jest wiele czynników, potencjalnie mogących mieć wpływ na wielkość obciążenia. Jedne z ważniejszych to czynniki meteorologiczne. Mogą na obciążenie wpływać także czynniki pozapogodowe np. oglądalność telewizji. W przedstawianej pracy podjęto próbę oceny wpływu takich czynników. Wykonano analizę wpływu wytypowanych wydarzeń o dużym znaczeniu medialnym na obciążenie KSE. Podobne badania wykonano w celu stwierdzenia wpływu czynników pogodowych, a konkretnie temperatury, na zmianę obciążenia w systemie elektroenergetycznym. Zaproponowano metodykę wykorzystującą metody i narzędzia analizy statystycznej umożliwiające ocenę wpływu tych czynników na zmiany obciążenia.
There are many factors, potentially being able to affect the magnitude of power load. Meteorological factors are one of more important ones. Non weather factors can also affect the load e.g. ratings of television. In the paper attempts to assess the influence of this factors. Analysis of the impact of great media significance on the PPS load during selected events was performed. Similar researches were performed in order to state the influence of weather factors, and more specifically the temperature, on load changes in the power system. Methodology of using methods and tools of statistical analysis to assess the influence of these factors on the load changes was proposed.
Źródło:
Polityka Energetyczna; 2010, 13, 2; 91-104
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