Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 13

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  zapotrzebowanie na moc
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
The researched object is a helicopter main rotor with blades of variable geometric twist characteristics. Variable torsion refers to systems of actuators made of shape memory alloys. The presented numerical analyses allow for evaluating both the dynamics of the rotor in transient states, i.e. in the zone between the static phase and the full activation phase and the impact of the change on the pulsation of the amplitude of the necessary power generated by the rotor corresponding the flight state, and thus covering the demand by the disposable power generated by the engine. This study follows a methodology of numerical analyses based on Multi Body Dynamics and the Finite Element Method and uses fluid mechanics elements and algorithms to analyze lift generation, compiled in a single computational environment referring to the same period of time.
PL
W tekście przedstawiono wyniki zastosowania metody MARSplines, należącej do szerokiej grupy metod Data Mining, do prognozowania zapotrzebowania na moc elektryczną w Krajowym Systemie Elektroenergetycznym. Przedstawiono zmienne objaśniające i ich powiązanie ze zmienną prognozowaną. Zamieszczono ponadto obszerną analizę statystyczną tych zmiennych. Na podstawie przeprowadzonych symulacji w trybie ex post i ex ante sformułowano wnioski dotyczące samej metody oraz wnioski wynikające z czynności prognostycznych.
EN
The article presents the results obtained from applying the MARSplines method, which belongs to a broad group of Data Mining methods, to forecast the electric power demand in the Polish National Power System. Furthermore, the relationship between explanatory variables and the forecasted variable is examined through an extensive statistical analysis. Based on the (ex–post and ex–ante) simulations results a number of conclusions are drawn regarding the method itself and the accuracy of its predictions.
EN
Many industrial customers are considering investing in photovoltaic installations, which is facilitated by the large roof spaces of the factory halls and the importance of the value of electricity in production costs. Proper use of funds supporting investments in RES and appropriate selection of PV installation capacity allows to maximise the economic effects of invested funds. The paper presents a method of adjusting the power of photovoltaic installations to the needs of industrial plants on the basis of analysis of annual variations in electricity demand.
PL
Wielu odbiorców przemysłowych rozważa inwestycję w instalacje fotowoltaiczne – sprzyjają temu rozległe przestrzenia dachów hal fabrycznych oraz istotne znaczenie wartości energii elektrycznej dla obniżenia kosztów produkcji. Właściwe wykorzystanie środków wspierających inwestycje w OZE oraz odpowiedni dobór mocy instalacji PV pozwala na maksymalizację efektów ekonomicznych zainwestowanych środków. W artykule przedstawiono metodę dopasowania mocy instalacji fotowoltaicznych do potrzeb zakładów przemysłowych na podstawie analizy rocznych przebiegów zmienności zapotrzebowania na energię elektryczną.
PL
Artykuł prezentuje możliwość skorzystania z metod statystycznych automatyzujących dobór zmiennych objaśniających na przykładzie dobowego obciążenia Krajowego Systemu Elektroenergetycznego. 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.
EN
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.
PL
Artykuł prezentuje możliwość skorzystania z metod statystycznych automatyzujących dobór zmiennych objaśniających na przykładzie szczytowego obciążenia dobowego KSE. Testy ex post dotyczyły 10 zbiorów zmiennych objaśniających dla metod statystycznych klasycznych i typu Data Mining. Uzyskana macierz wyników pozwala wstępnie wybrać najkorzystniejszy zbiór zmiennych objaśniających i metodę statystyczną.
EN
The article examines the possibility of using statistical methods for the automated selection of explanatory variables of the daily peak demand in the National Power System. An analysis of 10 explanatory variable sets was conducted through classical and Data Mining methods. The obtained results, which are presented as a matrix of (ex-post) statistical measures, prove to be useful in the selection of the appropriate statistical method and the selection of explanatory variables.
PL
Na przestrzeni lat 2015–2019 co roku był ustanawiany nowy rekord zapotrzebowania na moc w okresie letnim. Stanowiło to wyzwanie dla Krajowego Systemu Elektroenergetycznego (KSE), o czym świadczyły incydenty, które wystąpiły w tych latach. Najpoważniejszy z nich wystąpił w sierpniu 2015 roku, gdy konieczne stało się wprowadzenie najwyższego stopnia zasilania. Wysoka temperatura powietrza w połączeniu z bezwietrzną aurą i niskim stanem wód prowadzi do ubytków w generacji z elektrowni cieplnych, a także zwiększa zapotrzebowanie na moc poprzez coraz powszechniejsze klimatyzatory. Jednym z rozwiązań tego problemu może być rozwój fotowoltaiki, która mogłaby pełnić rolę źródła szczytowego w dni upalne. Zastosowanie to sprawdza się w Czechach i Niemczech, co przedstawiono w niniejszym artykule. Konieczne jest utrzymanie dalszego dynamicznego rozwoju fotowoltaiki w Polsce.
EN
Over the years 2015–2019, a new power demand record is set every year in the summer. This is a challenge for the National Power System (KSE) as evidenced by incidents that occurred in these years. The most serious of them occurred in August 2015. High air temperature combined with a windless aura and low water levels leads to losses in generation from thermal power plants and also increases the demand for power through increasingly common air conditioners. One of the solutions to this problem may be the development of photovoltaics, which could act as a peak source during sweltering heat. This application works well in the Czech Republic and Germany, as presented in this article. It is necessary to maintain further dynamic development of photovoltaics in Poland.
EN
A nearest neighbour model with exogenous variables representing weather factors for electricity demand forecasting in short horizons is proposed. Weather factors are included into the k-nearest neighbours regression model as forecast pattern contexts. Similarities between contexts affect the weights assigned to the patterns in the regression model. The proposed model is examined in several forecasting problems with different levels of influence of weather factors on the demand. For strong influence the forecast results are improved due to incorporation of weather inputs.
PL
Zaproponowano model najbliższych sąsiadów ze zmiennymi egzogenicznymi reprezentującymi czynniki pogodowe do krótkoterminowego prognozowania zapotrzebowania mocy. Czynniki pogodowe wprowadzone są do modelu regresji k-najbliższych sąsiadów jako konteksty obrazów prognoz. Podobieństwa pomiędzy kontekstami wpływają na wagi obrazów w modelu regresyjnym. W badaniach symulacyjnych obserwuje się poprawę rezultatów dzięki wprowadzeniu kontekstów, gdy wpływ czynników pogodowych na zapotrzebowanie jest istotny.
EN
The paper discusses the impact of prosumer photovoltaics installations on shaping the profile of the KSE power demand in Poland at different times of the year. Predictions were made on the basis of the partial data from photovoltaic installations operating in Poland in 2014. The analysis was performed in accordance with new regulations contained in the Renewable Energy Act.
PL
Artykuł omawia wpływ fotowoltaicznych instalacji prosumenckich na kształtowanie profilu zapotrzebowania na moc KSE w różnych porach roku. Predykcję wykonano na podstawie rzeczywistych danych pochodzących z części prosumenckich instalacji fotowoltaicznych działających w 2014 roku. Analizę wykonano z uwzględnieniem nowych regulacji prawnych zawartych w Ustawie o Odnawialnych Źródłach Energii.
EN
In this paper the idea of elastic model of power management in micro smart grid is presented. For the proposed model a method for reducing peak demand in micro smart grid has been defined. In addition, the algorithm of evaluation of the power values selection for nodes, which may be a renewable source of energy in the micro smart grid, is outlined. The idea of powers management presented in the article can be used not only in the micro smart grid networks, but also in the smart grid.
PL
W artykule przedstawiono ideę elastycznego modelu zarządzania mocami w sieciach mikro smart grid. Dla zaproponowanego modelu określono sposób redukcji zwiększonego zapotrzebowania na moc (ang. peak demand) w danej sieci mikro smart grid. Ponadto przedstawiono algorytm oceny redukcji mocy w węzłach sieci mikro smart grid, które mogą stanowić odnawialne źródła energii. Przedstawiona idea zarządzania mocami może znaleźć zastosowanie nie tylko w sieciach mikro smart grid, ale również smart grid.
PL
Artykuł prezentuje problem implementacji zapotrzebowania na moc w długoterminowych modelach systemów paliwowo-energetycznych. Przedstawiono dwa najczęściej stosowane podejścia, a mianowicie: (i) wykorzystanie reprezentatywnych krzywych obciążeń oraz (ii) zastosowanie krzywych trwania obciążeń. Następnie przedstawiono przykład implementacji zapotrzebowania na moc w długoterminowym modelu krajowego sektora wytwórczego PolPower_LR. Na podstawie przyjętych scenariuszy badawczych, różniących się stopniem szczegółowości odwzorowania zapotrzebowania na moc, przeanalizowano wpływ założeń scenariuszowych na liczbę zmiennych i równań modelu, czas obliczeń oraz jakość uzyskanych wyników. W podsumowaniu zestawiono najważniejsze konkluzje wynikające z przeprowadzonej analizy.
EN
The paper presents the problem of representation of power demand in the long-run computable models of energy systems Two general approaches are analysed, namely: (i) application of the representative load curve and (ii) application of the load duration curve. A case study of the implementation of power demand in long-run mathematical model of the Polish power generation sector (PolPower_LR) is presented. Five scenarios assuming different resolutions of demand curve (each scenario with different level of detail of representative levels of power demand) are analysed. The impact of scenario assumptions on the number of variables and equations of the model, as well as the computation time and the quality of results is discussed. In conclusions the most important findings are summarised.
PL
Przedstawiono wyniki badań dotyczących oceny wybranych parametrów energetycznych i eksploatacyjnych dwóch agregatów do przedsiewnej uprawy wyposażonych w różne sekcje spulchniające. Określono opory robocze, a następnie moce uciągu i potrzebną moc efektywną ciągnika. Stwierdzono, że w zakresie wydajności i zapotrzebowania mocy agregaty nie różnił się istotnie od oferowanych na rynku produktów renomowanych firm zagranicznych.
EN
The study shows the results of energy and operation tests of two aggregates for pre-sow tillage, equipped in various loosening sections. Working resistive force have been established followed by the drawbar power and the required effective power of the tractor. We concluded that as for efficiency and power demand the aggregates do not differ significantly from the products of reputable foreign companies available on the market.
PL
W artykule dokonano charakterystyki przyczyn przewidywanych deficytów mocy w wyniku m.in. sezonowych zmian mocy dyspozycyjnych elektrowni, sezonowych zmian zapotrzebowania na moc (szczególnie w okresie letnim), oraz awaryjnych ubytków mocy wytwórczych oraz zdolności przesyłowych i dystrybucyjnych sieci elektroenergetycznych. Przedstawiono możliwości jednostek samorządu terytorialnego w zakresie łagodzenia skutków deficytów mocy oraz postę-powania w sytuacjach awaryjnych. Podano przykładowe realizacje działań jednostek samorządu terytorialnego we współ-pracy z energetyką zawodową.
EN
The article characterizes the reasons for anticipated power deficits as a result of seasonal changes in available capacity of power plants, seasonal changes in demand (especially in summer), and the unplanned outages in generation capability and transmission and distribution capabilities of power grids. The possibilities of local governments in mitigation the effects of the power deficits, and behavior in emergency situations are presented. Some examples of actions of the local government units in cooperation with public power utility are shown.
PL
Przedstawiono zastosowanie zespołu sieci neuronowych w prognozowaniu zapotrzebowania 24-godzinnego na energię elektryczną w systemie elektroenergetycznym. Autorzy proponują zastosowanie wielu predyktorów neuronowych działających równolegle na tych samych danych wejściowych. Prognozy poszczególnych sieci są integrowane w jedną prognozę szeregu 24 wartości odpowiadających 24 godzinom doby z wyprzedzeniem jednodniowym. Zaproponowano i przebadano dwa różne warianty metod integracji porównując wyniki z prognozami wykonanymi przy zastosowaniu pojedynczego predyktora.
EN
Presented is the neural network predictors ensemble to forecast 24-load pattern for the next day in a power system. Applied are four different structures of neural networks – they consist of MLP, SVM, Elman and Kohonen networks. The values of power consumption for 24 hours one day ahead, predicted by using individual predictors, are combined together using either blind source separation or principal component analysis combined with neural integrator. The developed system of prediction was tested on real data taken from the Polish Power System.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.