Średnioterminowe prognozowanie zapotrzebowania na energię elektryczną w regionach z wykorzystaniem modelu typu end-use

• Autorzy: Sowiński Janusz

Identyfikatory

DOI

10.15199/48.2019.07.29

Warianty tytułu

EN

Medium-term forecasting of electricity demand in the regions using end-use model

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono metodę wyznaczania prognozy zapotrzebowania na energię elektryczną w regionach opartą na idei modelu typu „end-use”, wykorzystując stochastyczne równania różniczkowe do symulacji metodą Eulera przebiegu czasowego współczynników zapotrzebowania na energię elektryczną. Na podstawie dostępnych danych statystycznych przedstawiono przykładowe wyniki prognozy w horyzoncie średnioterminowym.

EN

The article presents the forecasting method of electricity demand in the regions based on the idea of the end-use model, using stochastic differential equations to simulate the time course of electricity demand coefficients using the Euler method. On the basis of available statistical data, the selected results of the forecast were presented in the medium-term horizon.

Słowa kluczowe

PL

energia elektryczna; prognozowanie; model typu end-use; niepewność

EN

electricity; forecasting; end-use model; uncertainty

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2019
• Tom: R. 95, nr 7
• Strony: 141--145
• Opis fizyczny: Bibliogr. 13 poz., rys.

Twórcy

autor

Sowiński Janusz

• Politechnika Częstochowska, Instytut Elektroenergetyki, Al. Armii Krajowej 17, 42-200 Częstochowa

Bibliografia

• [1] Pavlova-Marciniak I., Rozwój energetyki jądrowej w Polsce – nowe wyzwania, Przegląd Elektrotechniczny, 3 (2009), 216-219
• [2] Kornatka M., Gawlak A., Comparative analysis of operating conditions in Polish medium-voltage and 110 kV networks, Proceedings of The 8th International Scientific Symposium ELEKTROENERGETIKA 2015, Stara Lesna, Slovak Republic (2015)
• [3] Kornatka M., The weighted kernel density estimation methods for analysing reliability of electricity supply, in: 17th International Scientific Conference on Electric Power Engineering (EPE), Prague (2016)
• [4] Newsham G.R., Donnelly C.L., A model of residential energy end-use in Canada: Using conditional demand analysis to suggest policy options for community energy planners, Energy Policy, 59 (2013), 133-142
• [5] Swan L.G., Ugursal I.V., Modeling of end-use energy consumption in the residential sector: A review of modeling techniques, Renewable and Sustainable Energy Reviews, 13 (2009), 8, 1819-1835
• [6] www.stat.gov.pl (16.09.2018) GUS
• [7] Chateau B., Lapillonne B., Term Energy Demand Forecasting, a New Approach, Energy Policy, 6 (1979), 2, 140-157
• [8] Commission of European Communities, The MIDAS Energy Model, Bruxelles, EC (1985)
• [9] International Atomic Energy Agency (IAEA), Model for Analysis of the Energy Demand (MAED), Vienna, IAEA (1986)
• [10] Sowiński J., “End-use”-model prognozy zapotrzebowania bezpośredniego na energię, w: Dobrzańska I. (red), Prognozowanie w elektroenergetyce. Zagadnienia wybrane, WPCz (2002)
• [11] Sowiński J., Model typu „end-use” prognozy zapotrzebowania na energię pierwotną i finalną w warunkach ryzyka, Rynek Energii, 112 (2014), Nr 3, 39-43
• [12] Øksendal B.K., Stochastic Differential Equations: An Introduction with Applications. Berlin Springer (2003)
• [13] Sowiński J., Inwestowanie w źródła wytwarzania energii elektrycznej w warunkach rynkowych, Wydawnictwa Politechniki Częstochowskiej, Częstochowa (2008)

Uwagi

Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2019).