PROBABILISTIC FORECASTING METHODS FOR WIND PLANTS CURRENT POWER
Частка вітрової енергетики в загальному споживанні електроенергії зростає, що викликає значний неконтрольований вплив на енергетичну систему. Це створює проблеми для планування роботи традиційних електростанцій та розподільчих електромереж, ринкових процедур з продажу електроенергії. Одним з шляхів...
Збережено в:
| Видавець: | Institute of Renewable Energy National Academy of Sciences of Ukraine |
|---|---|
| Дата: | 2018 |
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Ukrainian |
| Опубліковано: |
Institute of Renewable Energy National Academy of Sciences of Ukraine
2018
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/12 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
Організація
Vidnovluvana energetika| Резюме: | Частка вітрової енергетики в загальному споживанні електроенергії зростає, що викликає значний неконтрольований вплив на енергетичну систему. Це створює проблеми для планування роботи традиційних електростанцій та розподільчих електромереж, ринкових процедур з продажу електроенергії. Одним з шляхів усунення проблеми є запровадження короткострокового прогнозування роботи вітроелектричних станцій,звичайно в межах двох діб. Для отримання достовірних прогнозів розроблено багато методів, які можна розділити на дві категорії − фізичні методи, які використовують багато фізичних понять для досягнення найкращої точності прогнозування, та статистичні методи, щонамагаються знайти зв'язок між великою кількістю змінних, включаючи результати фізичних прогнозів і історичні масиви даних. Популярності набувають різні моделі штучного інтелекту, просторової кореляції. Типові ланки узагальненої моделі прогнозування включаютьмасштабування швидкості вітру до висоти осі ротора вітроустановок. Ці дані потім перераховуються в генеровану потужність.
Традиційно прогноз формулюється у вигляді певного детермінованого значення потужності, Перевагою такого прогнозування є менша трудомісткість. Однак зростання частки відновлюваної енергетики збільшує вимоги до якості прогнозування, і елементарної оцінки стає недосить. Очікується зміна парадигми на користь імовірнісних прогнозів. Сучасні методи прогнозування можуть забезпечити більше інформації, і часто у вигляді прогнозованої невизначеності. Статистичні методи при цьому використовуються для визначення таких показників, як "надійність", "чіткість", "розділова здатність" . Основними джерелами невизначеності в метеорології є атмосферна непередбачуваність, невизначеність у інтерпретації даних, похибки при складанні прогнозу та інтерпретація результатів прогнозування. Застосування невизначеності прогнозу в енергетиці базується на трьох основних процедурах:статистичних методах імовірнісних прогнозів; застосуванню ансамблів прогнозованих сценаріїв на основі статистичних даних; застосуванні ансамблів прогнозу на основі фізичних принципів.
Вибір методів прогнозування та переліку розрахункових результатів залежать від потреб споживачів, При цьому важливо визначити, які методи є прийнятними або можуть містити обмеження. Це забезпечується вивченням методології прогнозування та зростаючого рівня вимог до надійності забезпечення електроенергією. |
|---|