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 "prognozowanie krotkoterminowe" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-14 z 14
    Tytuł:
    Wykorzystanie liniowych modeli rozmytych do prognozowania dobowego zapotrzebowania odbiorców wiejskich na energię elektryczną
    The application of fuzzy linear models to forecasting the twenty-four hours demand of electric energy by the rural customers
    Autorzy:
    Trojanowska, M.
    Małopolski, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/238591.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
    Tematy:
    energia elektryczna
    prognozowanie krótkoterminowe
    model rozmyty
    electric energy
    short-term forecasting
    fuzzy model
    Opis:
    Zbudowano modele predykcyjne dla wszystkich dni tygodnia, oddzielnie modelując profil dnia, wartość średnią mocy dobowej oraz odchylenie standardowe przebiegu dobowego obciążenia. Średnie godzinowe zapotrzebowanie na energię elektryczną w ciągu doby oraz odchylenie standardowe tego zapotrzebowania zamodelowano opracowując rozmyte modele z wnioskowaniem typu Takagi-Sugeno. Analiza błędów prognoz wyznaczonych zgodnie z zaproponowaną metodą wykazała jej przydatność do lokalnego prognozowania krótkoterminowego.
    Predictive models were developed in this study for all days of a week, separately modeling the profile of a day, average value of 24 hrs' power, as well as the standard deviation of 24 hrs' loading course. The average demand of electric energy per hour during a day and the standard deviation of this demand were modeled at working out of the fuzzy models with Takagi-Sugeno type of inference. Error analysis of the prognoses determined by using such a method confirmed its usefulness to local short-term forecasting.
    Źródło:
    Problemy Inżynierii Rolniczej; 2008, R. 16, nr 4, 4; 17-22
    1231-0093
    Pojawia się w:
    Problemy Inżynierii Rolniczej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wykorzystanie modeli Mamdaniego do predykcji dobowych obciążeń wiejskich sieci elektroenergetycznych
    Using of the Mamdani models to predict daily loads of rural power networks
    Autorzy:
    Małopolski, J.
    Trojanowska, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/287238.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    energia elektryczna
    prognozowanie krótkoterminowe
    modele rozmyte
    electric energy
    short-term forecasting
    fuzzy models
    Opis:
    Opracowano modele z wnioskowaniem typu Mamdani do dobowego prognozowania zapotrzebowania na energię elektryczną odbiorców wiejskich, jako charakterystycznej grupy użytkowników energii. W pracy modele zbudowano dla wszystkich dni tygodnia, oddzielnie modelując profil dnia, wartość średnią mocy dobowej oraz odchylenie standardowe przebiegu dobowego obciążenia. Przeprowadzona analiza wykazała przydatność takich modeli do krótkoterminowej predykcji i ich atrakcyjność ze względu na niski nakład pracy potrzebny do opracowania.
    Mamdani type concluding models were developed for twenty-four hour forecasting of electric energy demand for rural consumers, being characteristic group of energy users. For the research purposes the models were built for all weekdays, with separate modelling of day profile, twenty-four hour power average value and standard deviation of twenty-four hour load progress. Completed analysis proved usefulness of these models for short-term prediction, and their attraction due to low amount of labour necessary to prepare them.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2008, R. 12, nr 9(107), 9(107); 205-211
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    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
    Tytuł:
    Modele rozmyte zapotrzebowania na moc dla potrzeb krótkoterminowego prognozowania zużycia energii elektrycznej na wsi. Cz. I. Algorytmy wyznaczania modeli rozmytych
    Fuzzy models of power demand for the purposes of short-term predicting of electric energy consumption in the country. Part I. Algorithms used to determine fuzzy models
    Autorzy:
    Małopolski, J.
    Trojanowska, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/291412.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    energia elektryczna
    prognozowanie krótkoterminowe
    algorytm
    model rozmyty
    electric energy
    short-term predicting
    algorithm
    fuzzy model
    Opis:
    Opracowano i oprogramowano algorytmy wyznaczania modeli rozmytych, a w szczególności algorytm doboru zmiennych wejściowych do modeli oraz algorytm wyznaczania struktury modeli. Spowodowało to przyśpieszenie procesu budowy modeli prognostycznych opartych na teorii zbiorów rozmytych, dając w ten sposób możność łatwego ich zastosowania do prognozowania zużycia energii elektrycznej na wsi.
    The scope of the research involved development and programming of algorithms for determining fuzzy models, and in particular an algorithm for selecting input variables for models and an algorithm for determining the structure of models. This resulted in the acceleration of the process involving construction of predicting models based on fuzzy set theory, thus making it possible to use them for predicting electric energy consumption in the country.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2009, R. 13, nr 5, 5; 177-183
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Modele rozmyte zapotrzebowania na moc dla potrzeb krótkoterminowego prognozowania zużycia energii elektrycznej na wsi. Cz. II. Opracowanie predykcyjnych modeli relacyjnych
    Fuzzy models of power demand for the purposes of short-term predicting of electric energy consumption in the country. Part II. Development of predictive relationship models
    Autorzy:
    Małopolski, J.
    Trojanowska, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/291396.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    energia elektryczna
    prognozowanie krótkoterminowe
    algorytm
    model relacyjny
    electric energy
    short-term predicting
    algorithm
    relationship model
    Opis:
    Opracowano modele relacyjne do krótkoterminowego prognozowania zapotrzebowania na energię elektryczną odbiorców wiejskich. Przy ich wyznaczaniu skorzystano z opisanych w części I algorytmów wyznaczania modeli rozmytych. Przeprowadzona analiza wykazała przydatność zbudowanych w ten sposób modeli relacyjnych do predykcji z wyprzedzeniem godzinowym.
    The research involved development of relationship models for short-term predicting of electric energy demand for rural consumers. When defining them, the researchers used algorithms for determining fuzzy models described in part I. Completed analysis has proven that relationship models built in this way are useful for prediction with one-hour advance.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2009, R. 13, nr 5, 5; 185-191
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Short term prediction of stock index changes based on linear classification
    Krótkoterminowe prognozowanie indeksów giełdowych w oparciu o klasyfikator liniowy
    Autorzy:
    Krawczuk, J.
    Bobrowski, L.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/404168.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Symulacji Komputerowej
    Tematy:
    prognozowanie krótkoterminowe
    zmiany indeksu giełdowego
    klasyfikator liniowy
    short term prediction
    stock index changes
    linear classifier
    Opis:
    This article describe the linear classifier based on convex and piecewise-linear function (CPL) and it application to market prediction. In an experiment we use CPL linear classifier to predict direction of one day change in stock index price. We use classification approach to predict only direction of change (grow or decline) of the index, not it quantity as in regression approach. Total number of instruments used in experiment including currencies is 42. Prediction of one index is based on historical prices of all 42 indexes. Using 7 historical values for each index it produce 294 attributes. Such high dimensional feature space was reduced by feature selection method - relaxed linear separability (RLS). Details of this methodology are also presented. Features was selected and model was build on training data. Test data (holdout data) was used for checking model accuracy. Model in average correctly classify (predict) 51.9 per cent direction of daily index changes.
    W artykule opisano klasyfikator liniowy oparty o wypukłe i odcinkowo-liniowe funkcje kary (CPL) i jego zastosowanie w prognozowaniu giełdy. W przeprowadzonym eksperymencie klasyfikator liniowy CPL został użyty do prognozy kierunku jednodniowej zmiany indeksów giełdowych. W zastosowanym podejściu klasyfikacyjnym prognozowano jedynie kierunek zmian (wzrost lub spadek), a nie dokładną wartość indeksu (podejście regresyjne). W eksperymencie użyto 42 instrumentów finansowych, w tym m.in. kursów walut. Jednodniowa prognoza wybranego instrumentu budowana jest w oparciu o wartości historyczne wszystkich 42 instrumentów. Używając 7 danych historycznych dla każdego instrumentu, uzyskano w sumie 294 atrybuty. Tak wielowymiarowa przestrzeń została zredukowana metodą selekcji cech opartą o relaksację liniowej separowalności. Metoda ta została opisana szczegółowo. Selekcja cech i budowa modelu w wybranej podprzestrzeni została przeprowadzona na zbiorze uczącym (treningowym). Natomiast ocena modelu została przeprowadzona na zbiorze testowym. Otrzymany wynik to średnio 51.9 procent prawidłowo sklasyfikowanych (prognozowanych) dziennych zmian indeksów giełdowych.
    Źródło:
    Symulacja w Badaniach i Rozwoju; 2010, 1, 4; 363-373
    2081-6154
    Pojawia się w:
    Symulacja w Badaniach i Rozwoju
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Selected Tools For Wind Farm Output Daily-Hourly Forecasting For The Wholesale Market
    Wybrane narzędzia do prognozowania dobowo-godzinowego energii elektrycznej wytwarzanej przez elektrownie wiatrowe na potrzeby rynku hurtowego
    Autorzy:
    Rubanowicz, Tomasz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1833862.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    ENERGA
    Tematy:
    short-term forecasting
    wind farm
    artificial neural networks
    prognozowanie krótkoterminowe
    elektrownia wiatrowa
    sztuczne sieci neuronowe
    Opis:
    Owners of generating sources after their connection to the power grid become participants of the electricity market, including the balancing market. From that moment on, each participant is obliged to forecast their own generating units' output with a specified advance time. The adopted energy transformation policy removes investment restrictions, in particular concerning the so-called distance act (10H), which stopped the dynamic development of this technology on land. This approach will contribute to the construction of more wind farms. The greater the number of generation sources dependent on weather conditions, the more difficult their predictability and the greater the risk of trade imbalances in participants ' purchasing portfolios. Every incorrect energy forecast that differs from the actual output will result in higher costs of participation in the market. Effective output forecasting allows companies to reduce the cost of their participation. This paper presents a method of forecasting wind farm output using artificial neural networks, which can be an alternative tool for analytical and statistical models. This paper aims to evaluate the effectiveness of the farm output forecast model, i.e. the output modelling for specific weather conditions. The paper presents the farm output affecting factors that should be included in the model, and it shows that the neural network can reproduce farm output curves similar to the catalogue curves with consideration of the object's characteristics. The author has exhaustively researched the subject for 10 years, reaching the main conclusion that it is impossible to create one universal forecast model for every farm. This means that each such facility requires an individual approach to obtain an effective forecast. The changing market environment requires further action and the development of new models suitable for the needs of the markets within a shorter time horizon.
    Właściciele źródeł wytwórczych po przyłączeniu do sieci elektroenergetycznej stają się uczestnikami rynku energii elektrycznej, w tym rynku bilansującego. Od tego momentu każdy uczestnik zobowiązany jest do prognozowania produkcji energii własnych jednostek wytwórczych z określonym wyprzedzeniem czasowym. Przyjęta polityka transformacji energetycznej znosi ograniczenia inwestycyjne, w szczególności w zakresie tzw. ustawy odległościowej (10H), która wstrzymała dynamiczny rozwój tej technologii na lądzie. Takie podejście przyczyni się do budowy kolejnych elektrowni wiatrowych. Im większa będzie liczba źródeł wytwórczych, których produkcja zależy od warunków pogodowych, tym trudniejsza będzie ich przewidywalność i większe ryzyko niezbilansowania handlowego portfeli zakupowych uczestników. Każda błędna prognoza energii, różniąca się od rzeczywistej produkcji, będzie skutkowała większymi kosztami uczestnictwa w rynku. Skuteczne prognozowanie produkcji energii umożliwia przedsiębiorstwom redukcję kosztów ich uczestnictwa. Artykuł prezentuje metodę prognozowania energii farmy wiatrowej za pomocą sztucznych sieci neuronowych, które mogą stanowić alternatywne narzędzie względem modeli analitycznych i statystycznych. Celem artykułu była ocena skuteczności modelu prognozy energii farmy, czyli modelu odtwarzającego moc farmy dla określonych warunków meteorologicznych. W artykule przedstawiono czynniki wpływające na moc farmy, które należy uwzględnić w modelu, a także wykazano, że sieć neuronowa potrafi odtworzyć krzywe mocy farmy zbliżone do krzywych katalogowych z uwzględnieniem cech charakterystycznych obiektu. Autor przez 10 lat wyczerpał temat, dochodząc do głównego wniosku, że nie można stworzyć jednego uniwersalnego modelu prognozy dla każdej farmy. Oznacza to, że każdy tego typu obiekt wymaga indywidualnego podejścia, aby uzyskać skuteczną prognozę. Zmieniające się otoczenie rynkowe wymaga dalszych działań i opracowania nowych modeli sprawdzających się w krótszym horyzoncie czasowym na potrzeby rynków.
    Źródło:
    Acta Energetica; 2020, 2; 36--45
    2300-3022
    Pojawia się w:
    Acta Energetica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wykorzystanie modeli regresyjnych do prognozowania godzinowego zapotrzebowania na energię elektryczną w zakładzie przemysłu rolno-spożywczego
    Utilization of regressive model for hour forecasting of electric power requirement in agricultural and food processing plant
    Autorzy:
    Necka, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/883126.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
    Tematy:
    przemysl rolno-spozywczy
    zaklady przemyslowe
    zapotrzebowanie na energie elektryczna
    zapotrzebowanie godzinowe
    prognozowanie krotkoterminowe
    modele regresyjne
    Opis:
    W pracy przedstawiono opracowane modele regresyjne wiążące zapotrzebowanie na energię elektryczną z uśrednionymi profilami zużycia energii w poszczególnych dniach tygodnia oraz zużyciem energii elektrycznej i parametrami charakteryzujące jakość napięcia opóźnionymi o jeden lub kilka okresów sezonowych.
    Valid requirement for electric power demands processed regressive models working in individual days of week with profile of average expenditure of energy, expenditure of electric power and parameters characterizing quality of tension delayed of one or several seasonal periods.
    Źródło:
    Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna; 2011, 04
    1732-1719
    2719-4221
    Pojawia się w:
    Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Performance analysis of LSTM model with multi-step ahead strategies for a short-term traffic flow prediction
    Autorzy:
    Doğan, Erdem
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2134868.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
    Tematy:
    traffic flow
    LSTM
    short-term prediction
    multi-step ahead strategies
    przepływ ruchu
    prognozowanie krótkoterminowe
    strategie wieloetapowego wyprzedzania
    Opis:
    In this study, the effect of direct and recursive multi-step forecasting strategies on the short-term traffic flow forecast performance of the Long Short-Term Memory (LSTM) model is investigated. To increase the reliability of the results, analyses are carried out with various traffic flow data sets. In addition, databases are clustered using the k-means++ algorithm to reduce the number of experiments. Analyses are performed for different time periods. Thus, the contribution of strategies to LSTM was examined in detail. The results of the recursive based strategy performances are not satisfactory. However, different versions of the direct strategy performed better at different time periods. This research makes an important contribution to clarifying the compatibility of LSTM and forecasting strategies. Thus, more efficient traffic flow prediction models will be developed and systems such as Intelligent Transportation System (ITS) will work more efficiently. A practical implication for researchers that forecasting strategies should be selected based on time periods.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe. Transport / Politechnika Śląska; 2021, 111; 15--31
    0209-3324
    2450-1549
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe. Transport / Politechnika Śląska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Krótkoterminowe prognozowanie zapotrzebowania na energię elektryczną odbiorców wiejskich przy wykorzystaniu modeli Mamdaniego
    Short-term prediction of electric energy demand by rural consumers with the use of Mamdani models
    Autorzy:
    Trojanowska, M.
    Małopolski, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/239850.pdf
    Data publikacji:
    2007
    Wydawca:
    Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
    Tematy:
    energia elektryczna
    prognozowanie krótkoterminowe
    modele rozmyte
    electric energy demand
    rural customers
    short-term prediction
    fuzzy models
    Opis:
    W pracy zbudowano modele z wnioskowaniem typu Mamdani do godzinowego prognozowania zapotrzebowania na energię elektryczną odbiorców wiejskich, jako charakterystycznej grupy użytkowników energii. Ze względu na charakter zmienności obciążeń opracowano odrębne modele dla typowych dni tygodnia. Przeprowadzona analiza wykazała przydatność tych modeli do krótkoterminowej predykcji i ich konkurencyjność w stosunku do modeli neuronowych.
    The models with Mamdani type of concluding were developed in order to predict the hourly demand of electric energy supplies to the rural customers as a characteristic group of electricity users. Because of the character of demands' variability, separate models for typical week-days were designed. The analysis that was carried out, showed the usefulness of these models to make the short-term predictions and their competitiveness in relation to the neural models.
    Źródło:
    Problemy Inżynierii Rolniczej; 2007, R. 15, nr 3, 3; 35-42
    1231-0093
    Pojawia się w:
    Problemy Inżynierii Rolniczej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie modelu MRK do prognozy cen wybranych paliw biomasowych
    Application of the MRK model to price forecast selected biomass fuels
    Autorzy:
    Popławski, T.
    Dąsal, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/283106.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
    Tematy:
    odnawialne źródła energii
    biomasa
    ceny
    system elektroenergetyczny
    modelowanie
    prognozowanie krótkoterminowe
    renewable energy sources
    biomass
    prices
    power system
    modeling
    short-term forecasting
    Opis:
    Artykuł porusza problematykę odnawialnych źródeł energii, skupiając się na szczególnym rodzaju biomas, którymi uznane są niektóre zboża. Przedstawiono analizę porównawczą cen kilku wybranych zbóż na rynkach krajów Unii Europejskiej. Wykonano testy na danych liczbowych szeregów historycznych cen, badające głownie stacjonarność oraz występowanie wahań okresowych, których wyniki pozwalają na wybór metody i modelu predykcyjnego. Zaproponowano dwa modele prognostyczne dla przewidywania cen w horyzoncie tygodniowym. Wykonano prognozy wygasłe wraz z oceną dokładności oraz prognozy walidacyjne umożliwiające ocenę użyteczności prezentowanych modeli.
    The article discusses the issue of renewable energy focusing in particular on the specific type of biomass, which are considered some of the grain. Presents a comparative analysis of prices of cereals on a few selected markets in European Union countries. Performed tests on the figures of the historical series of prices, mainly exploring the stationary and the presence of periodic fluctuations, the results of which allow to choose the method and the prediction model. Proposed two forecasting models to predict prices in the weekly horizon. Taken together with forecasts of expired and the forecast evaluation of the accuracy of validation for the assessment of utility models.
    Źródło:
    Polityka Energetyczna; 2011, 14, 2; 335-347
    1429-6675
    Pojawia się w:
    Polityka Energetyczna
    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
    Tytuł:
    Ekonometryczny model krótkoterminowego prognozowania zużycia gazu
    Econometric model of short-term natural gas consumption forecasting
    Autorzy:
    Kwilosz, Tadeusz
    Filar, Bogdan
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2143631.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Instytut Nafty i Gazu - Państwowy Instytut Badawczy
    Tematy:
    model ekonometryczny
    krótkoterminowe prognozowanie
    zużycie gazu
    econometric model
    short-term forecasting
    natural gas consumption
    Opis:
    W celu opracowania modelu krótkoterminowego zapotrzebowania na gaz konieczne jest dokonanie analizy najnowszych metod prognozowania matematycznego w celu wyboru i zaadaptowania właściwej z nich (spełniającej warunek efektywności i skuteczności). Niezbędne jest rozpoznanie i analiza czynników (głównie środowiskowych) wpływających na wynik krótkoterminowych prognoz oraz źródeł danych możliwych do wykorzystania. Efektem wykonanej pracy jest model numeryczny krótkoterminowego zapotrzebowania na gaz dla wybranej jednostki terytorialnej kraju. Opracowany model został skalibrowany i przetestowany na historycznych danych opisujących warunki środowiskowe i rzeczywiste zużycie gazu. Zaprojektowano i skalibrowano, na podstawie wybranego zestawu atrybutów (zmiennych objaśniających), niejednorodny liniowy model ekonometryczny. Dokonano statystycznej weryfikacji oszacowanych parametrów modelu. Warto zauważyć, że w krótkim terminie wykonania prognozy (7 dni) nie zachodzą znaczące zmiany w otoczeniu rynku gazowego (uruchomienie nowych inwestycji, podłączenie nowych użytkowników do systemu czy zmiany zapotrzebowania wynikające ze zmieniających się warunków makroekonomicznych). Inne czynniki techniczne, takie jak awarie linii produkcyjnych u odbiorców czy przestoje przemysłowe, są trudne do przewidzenia lub wiedza o nich rzadko jest dostępna. Z tego względu jedynymi czynnikami mogącymi mieć wpływ na zmiany zapotrzebowania gazu w krótkim terminie są czynniki pogodowe, które zostały wybrane jako zmienne objaśniające dla opracowanego modelu. Historyczne dane pogodowe zostały pobrane z usługi sieciowej (web service) OpenWeatherMap History Bulk. Jako zmiennej objaśnianej użyto dobowych wartości zużycia gazu dla jednego z województw Polski południowej. Dane zostały pobrane z systemu wymiany informacji operatora gazociągów przesyłowych. Dane dotyczą okresu trzyletniego, gdyż tylko takie dane zostały upublicznione. Zmienne objaśniające obejmują dobowe wartości danych pogodowych, takich jak: średnia temperatura, temperatura odczuwalna, temperatura minimalna, temperatura maksymalna, ciśnienie atmosferyczne, wilgotność względna, prędkość wiatru i kierunek wiatru.
    In order to develop a mathematical model of short-term gas demand, it is necessary to analyze the latest mathematical forecasting methods in order to select and adapt the right one (meeting the condition of efficiency and effectiveness). It is necessary to recognize and analyze factors (mainly environmental) affecting the result of short-term forecasts and sources of data that can be used. The result of the work is a numerical model of short-term gas demand for a selected territorial unit of the country. The developed model was calibrated and tested on historical data describing environmental conditions and real gas consumption. A heterogeneous linear econometric model was designed and calibrated on the basis of a selected set of attributes (explanatory variables). The estimated parameters of the model were statistically verified. It is worth noting that in the short term of the forecast (7 days) there are no significant changes in the gas market environment (launching new investments, connecting new users to the system, or changes in demand resulting from changing macroeconomic conditions). Other technical factors, such as production line failures at customers or industrial downtime, are difficult to predict, or knowledge about their occurrence is rarely available. For this reason, the only factors that may have an impact on changes in gas demand in the short term are weather factors, which were selected as explanatory variables for the developed model. Historical weather data was retrieved from the OpenWeatherMapHistoryBulk web service. Daily values of gas consumption for one of the voivodships of southern Poland were used as the response variable. The data was downloaded from the information exchange system of the transmission pipeline operator. The data covers a three-year period, as only such data has been made public. The explanatory variables include the daily values of weather data such as: average temperature, chilled temperature, minimum temperature, maximum temperature, atmospheric pressure, relative humidity, wind speed and wind direction.
    Źródło:
    Nafta-Gaz; 2021, 77, 7; 454-462
    0867-8871
    Pojawia się w:
    Nafta-Gaz
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Loadability maximisation in bilateral network for real-time forecasting system using cuckoo search algorithm
    Autorzy:
    Venkatasivanagaraju, S.
    Rao, M. Venkateswara
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/38699704.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Instytut Podstawowych Problemów Techniki PAN
    Tematy:
    optimal power flow
    NR method
    short-term load forecasting
    long-term load forecasting
    cuckoo search algorithm
    optimisation
    loss minimisation
    optymalny przepływ mocy
    metoda NR
    krótkoterminowe prognozowanie obciążeń
    długoterminowe prognozowanie obciążeń
    algorytm kukułki
    optymalizacja
    minimalizacja strat
    Opis:
    This manuscript proposes an optimal power flow (OPF) solution in a coordinated bilateralpower network. The primary goal of this project is to maximise the benefits of the powermarket using Newton–Raphson (NR) and cuckoo search algorithm CSA methodologies.The global solution is found using a CSA-based optimisation approach. The study isconducted on real-time bus system. To avoid this, creative techniques have lately beenused to handle the OPF problem, such as loadability maximisation for real-time predictionsystems employing the CSA. In this work, cuckoo search (CS) is used to optimise theobtained parameters that help to minimise parameters in the predecessor and consequentunits of each sub-model. The proposed approach is used to estimate the power load in thelocal area. The constructed models show excellent predicting performance based on derivedperformance. The results confirm the method’s validity. The outcomes are compared withthose obtained by using the NR method. CSA outperformed the other methods in thisinvestigation and gave more accurate predictions. The OPF problem is solved via CSAin this study. Implementing a real-time data case bus system is recommended to test theperformance of the established method in the MATLAB programme.
    Źródło:
    Computer Assisted Methods in Engineering and Science; 2023, 30, 1; 73-88
    2299-3649
    Pojawia się w:
    Computer Assisted Methods in Engineering and Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-14 z 14

      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