Metody prognozowania wielkości mocy elektrycznej z farm wiatrowych dla potrzeb bilansowania oraz prowadzenia ruchu krajowego systemu elektroenergetycznego

• Autorzy: Karkoszka K.

Warianty tytułu

EN

Forecasting methodologies of the electrical power generation from wind farms for the purpose of operation and balancing of power systems

• Konferencja: XXIV Konferencja z cyklu "Zagadnienia surowców energetycznych i energii w gospodarce krajowej" : Zakopane
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Niniejszy artykuł ma charakter przeglądowy i obejmuje podstawy metodologii prognozowania wartości mocy elektrycznej generowanej w elektrowniach wiatrowych. Omawia charakterystykę pracy źródeł wiatrowych, ze szczególnym uwzględnieniem wpływu zmienności warunków meteorologicznych na wartość generowanej mocy elektrycznej. Prezentuje trzy metody predykcji: fizyczną, statystyczną oraz hybrydową (połączenie fizycznej i statystycznej). Przedstawia zakres wykorzystania poszczególnych metod, sposób weryfikacji wyników prognoz oraz obecnie wykorzystywane metody minimalizacji błędów prognoz, takie jak np. agregacja obszarowa prognoz bądź wykorzystanie kilku numerycznych prognoz pogody. Omawiana metoda perturbacji warunków początkowych stanowi przykład współczesnego podejścia do problematyki generacji prognoz probabilistycznych. Artykuł omawia również znaczenie dokładności wyników prognoz dla celów prowadzenia ruchu oraz bilansowania systemu elektroenergetycznego oraz prezentuje krótko zakres ich wykorzystania dla potrzeb operatorów systemów przesyłowych.

EN

This article has the character of a review and covers the basics of the methodology of forecasting of the level of the electric power generated in wind power plants. It discusses the characteristics of the operation of the wind power sources, with particular emphasis on the impact of the dynamics of meteorological conditions on the value of generated electrical power. The article presents three methods of wind power prediction: physical, statistical, and hybrid (combination of physical and statistical method). It discusses the applicability of specific methods, way of verification of the wind power forecasts results and current methods used to minimize forecast errors, such as the aggregation area forecasts or the application of several numerical weather prediction models. It presents also the initial conditions perturbation method which is the modern approach for generation of probabilistic forecasts. The article discusses also the importance of accuracy of the wind power forecasts results for purposes of the operation and balancing the electrical power systems, and briefly presents the scope of their applications for transmission system operators processes.

Słowa kluczowe

PL

prognozowanie; system elektroenergetyczny; energetyka wiatrowa

EN

forecasting methods; power system; wind energy

• Wydawca: Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Instytutu Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
• Rocznik: 2010
• Tom: nr 78
• Strony: 75--86
• Opis fizyczny: Bibliogr. 11 poz., wykr.

Twórcy

autor

Karkoszka K.

• Centrum Zastosowań Zaawansowanych Technologii Sp. z o.o.,

Bibliografia

• [1] A quick guide to wind power forecasting: State of the art 2009. Argonne National Laboratory, 2009.
• [2] Best practice in short-term forecasting. A user guide, G. Giebel, G. Kariniotakis, 2006.
• [3] IEA Wind Task 25, 2008.
• [4] Wind power forecast accuracy under icing conditions. M. Durstewitz, J. Dobschinski, Z. Khadiri-Yazami, 2008.
• [5] Online monitoring and prediction of wind power: Portuguese transmission system operator’s methodology. A. R. Trancoso, J. D. Domingos, P. Torres, R. Pestana.
• [6] State of the art in wind power prediction in Germany and international developments. M. Lange, U. Focken.
• [7] Physical approach to short-term wind power prediction. M. Lange, U. Focken, Springer, 2005.
• [8] Wind forecasting advances at the Met Office. I. Pearman, Second Workshop on Best Practice in the Use of Short-term Forecasting of Wind Power, Madrid, 28 May 2008.
• [9] Wind power forecasting: State of the art 2009. Argonne National Laboratory. 2009.
• [10] Optimal combination of different numerical weather models for improved wind power predictions. M. Lange, U. Focken, R. Meyer, M. Denhardt, B. Ernst, F. Berster.
• [11] Impact of wind power forecasting on unit commitment and dispatch. J. Wang, A. Botterund, V. Miranda, C. Monterio, G. Sheble.