Informacja

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

Wyszukujesz frazę "power consumption forecasting" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
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
Tytuł:
Macromodeling of local power supply system balance forecasting using fractal properties of load and generation schedules
Makromodelowanie prognozowania bilansu lokalnego systemu elektroenergetycznego z wykorzystaniem fraktalnych właściwości planówobciążenia i generacji
Autorzy:
Jarykbassov, Daniyar
Lezhniuk, Petr
Hunko, Iryna
Lysyi, Vladyslav
Dobrovolska, Lyubov
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27315445.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
Tematy:
power supply system
urban development
power consumption forecasting
macromodelling
fractal properties
system zasilania
rozwój miast
prognozowanie zużycia energii
makromodelowanie
właściwości fraktalne
Opis:
A method of forecasting the balance of electricity consumption of urban development objects, civil purposes using discrete macromodels is proposed. We consider the power supply system (PSS) of the district, which is characterised by power supply from general-purpose power grids, as well as having its own generation of electricity from renewable energy sources (RES). Such a local electric power system (LES) under certain conditions can be operated as an independent balanced electrical facility. For optimal operation of the LES under these conditions, it is necessary to predict its power consumption schedules. The proposed macromodelling method allows to develop deterministic models of power consumption with the required accuracy on the basis of retrospective information without the use of data preprocessing procedures. The solution to the problem of forecasting electricity consumption schedules is simplified by using only basic or deterministic characteristics in the construction of the model. These include fractal properties of PSS load schedules.
Zaproponowano metodę prognozowania bilansu zużycia energii elektrycznej przez obiekty miejskie o przeznaczeniu cywilnym z wykorzystaniem makromodeli dyskretnych. Rozważany jest system zasilania (SZ) dzielnicy, który charakteryzuje się zasilaniem z sieci ogólnego przeznaczenia, a także posiada własną produkcję energii elektrycznej z odnawialnych źródeł energii (OZE). Taki lokalny system elektroenergetyczny (LES) w pewnych warunkach może być eksploatowany jako niezależny, zrównoważony obiekt elektryczny. Aby zapewnić optymalne działanie LES w takich warunkach, konieczne jest przewidywanie jego harmonogramów poboru mocy. Proponowana metoda makromodelowania pozwala na opracowanie deterministycznych modeli poboru mocy z wymaganą dokładnością na podstawie informacji retrospektywnych bez stosowania procedur wstępnego przetwarzania danych. Rozwiązanie problemu prognozowania planów zużycia energii elektrycznej jest uproszczone poprzez wykorzystanie w konstrukcji modelu jedynie podstawowych lub deterministycznych charakterystyk. Obejmują one fraktalne właściwości harmonogramów obciążenia SZ.
Źródło:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2023, 13, 3; 79--82
2083-0157
2391-6761
Pojawia się w:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    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