Tytuł artykułu
Autorzy
Identyfikatory
Warianty tytułu
Concept of forecasting electric power balance for needs of energy sector
Języki publikacji
Abstrakty
Konieczność prognozowania bilansu mocy elektrycznej wynika z generacji odnawialnych źródeł energii oraz obciążenia mocą czynną. Prognoza generacji możliwa jest poprzez zastosowanie pomiarów meteorologicznych, natomiast prognoza obciążenia poprzez wykorzystanie urządzeń pomiarowych zainstalowanych u odbiorców (np. liczniki AMI). Zastosowanie pomiarów meteorologicznych do różnych celów w energetyce jest możliwe dzięki temu, że na słupach sieci 110 kV, na obszarze działania kilku operatorów sieci dystrybucyjnych (OSD), zostało zainstalowanych ponad trzysta kilkadziesiąt punktów pomiarowych, z których na bieżąco, co 15 minut, do centralnych dyspozycji mocy każdego z OSD są przesyłane bieżące parametry pogodowe. Takie jak prędkość i kierunek wiatru, natężenie promieniowania słonecznego czy temperatura otoczenia. Wraz z większą ilością danych pomiarowych możliwe jest zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do prognozowania bilansu mocy elektrycznej. W artykule przedstawiono koncepcję metody krótkoterminowego prognozowania bilansu mocy elektrycznej, uwzględniającą propagację ich zmian przy wykorzystaniu sieci neuronowych. Podano także sposób wykorzystywania tych prognoz na potrzeby systemów elektroenergetycznych.
The need to forecast the balance of operating power based on energy sources and active power sources. The generation forecast is possible thanks to the use of meteorological measurements, while the forecast ensures the use of measuring devices installed at the recipients (e.g. AMI meters). The use of meteorological measurement for various purposes in energy is possible due to the fact that over three hundred measurements of measurements have been installed on 110 kV network poles in the area of operation of several distribution network operators (DSOs), from which, on an ongoing basis, every 15 minutes, the central power of each DSO, the current operating parameters are sent. such as wind direction and direction, observed solar radiation or ambient temperature. With the greater consumption of measurement data, it is possible to use an artificial neural network to forecast the management power balance. The document presents the method of short-term power balance forecasting, which is used to propagate their changes when determining neural networks. The importance of these forecasts for the needs of power systems is also given.
Wydawca
Czasopismo
Rocznik
Tom
Strony
12--16
Opis fizyczny
Bibliogr. 6 poz., rys.
Twórcy
autor
- Instytut Energetyki — Instytut Badawczy, Oddział Gdańsk
autor
- Instytut Energetyki — Instytut Badawczy, Oddział Gdańsk
Bibliografia
- [1] Babś A., Samotyjak T.: Krótkoterminowe prognozowanie dynamicznej obciążalności linii z wykorzystaniem techniki sztucznej inteligencji, XIX Konferencja Naukowa APE’19, Jastrzebia Góra, 12-14 czerwca 2019, str. 49-53.
- [2] Foss S.D., Maraio R.A.: Dynamic line rating in the operating environment, IEEE Trans. Power Deliv., vol. 5, no. 2, 1990, str. 1095-1105.
- [3] Kim D.M., Cho J M Lee HS., Jung HS., Kim J .O.: Prediction of dynamic line rating based on assessment risk by time series weather model, International Conference on Probabilistic Methods Applied to Power Systems, PMAPS 2006.
- [4] Shrivastava G., Karmakar S., Kowar M.K and Guhathakurta P.: Application of artificial neural networks in weather forecasting: a comprehensive literature revie, International Journal of Computer Applications, vol. 51, no. 18, 2012, str. 17-29.
- [5] Biswas S., Sinha N.: Weather prediction by recurrent network dynamics, Int. J. Intelligent Engineering Informatics, vol. 2, no. 2/3, 2014, str. 166-180.
- [6] Dyrektywa Parlamentu Europejskiego 2003/54/WE (z dnia 26 czerwca 2003 roku).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-8f5351a0-2ab8-4b0b-8710-e5ce259ffb2d