Analiza statystyczna danych mających wpływ na produkcję energii elektrycznej przez farmę wiatrową oraz przykładowe prognozy krótkoterminowej

• Autorzy: Piotrowski P.

Warianty tytułu

EN

Statistical analysis of data having influence on farm wind electric energy production and short term predictions examples

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W tekście przedstawiono analizę statystyczną danych mogących mieć znaczenie w procesie prognozowania produkcji energii przez farmę wiatrową. Wykonano przykładowe prognozy oraz sformułowano wnioski końcowe.

EN

The paper presents statistical analysis of data potentially useful in wind electric energy forecasting process for wind farm. Examples of predictions have been executed and the final conclusions have been presented.

Słowa kluczowe

PL

farma wiatrowa; analiza statystyczna danych; prognoza krótkoterminowa energii wiatrowej

EN

farm wind; statistical analysis of data; short term wind electric energy predictions

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2012
• Tom: R. 88, nr 3a
• Strony: 161--164
• Opis fizyczny: Bibliogr. 12 poz., il., tab., wykr.

Twórcy

autor

Piotrowski P.

• Politechnika Warszawska, Instytut Elektroenergetyki, ul. Koszykowa 75, 00-662 Warszawa,

Bibliografia

• [1] Baczyński D., Piotrowski P., Hel t P., Wasilewski J., Marzecki J.: „Opracowanie metod prognozowania energii elektrycznej dla źródeł odnawialnych”, praca na zlecenie Globema Sp. z o.o., Warszawa (2010),
• [2] Malko J.: „Predykcja mocy wytwórczych elektrowni wiatrowych”, Przegląd Elektrotechniczny, 9 (2008),
• [3] Popławski T., Dąsal K., Łyp J., Szeląg P.: „Zastosowanie modeli ARMA do przewidywania mocy i energii pozyskiwanej z wiatru”, Polityka Energetyczna, 13 (2010), 2, 511-523,
• [4] Popławski T., Dąsal K., Łyp J.: „Problematyka prognozowania mocy i energii pozyskiwanych z wiatru”, Polityka Energetyczna, 12 (2009), 2/2, 385-400,
• [5] Popławski T., Dąsal K., Rusek K.: „Predykcja dobowej produkcji energii elektrycznej na farmie wiatrowej”, Rynek Energii, 1 (2009), 319-323,
• [6] Dobrzańska I., Dąsal K., Łyp J., Popławski T., Sowiński J.: Prognozowanie w elektroenergetyce. Zagadnienia wybrane. Wydawnictwo Politechniki Częstochowskiej, Częstochowa (2002),
• [7] Helt P., Parol M., Piotrowski P.: Metody sztucznej inteligencji w elektroenergetyce, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa (2000),
• [8] Piotrowski P.: „Prognozowanie krótkoterminowe godzinowych obciążeń w spółce dystrybucyjnej z wykorzystaniem sieci neuronowych – analiza wpływu doboru i przetworzenia danych na jakość prognoz”, Przegląd Elektrotechniczny , R.83, nr. 7-8 (2007), 40-43
• [9] http://anemos.cma.fr/
• [10] http://www.kulak.com.pl
• [11] http://www.ure.gov.pl/
• [12] Baczyński D., Parol M.: Short-term electric energy consumption forecasting using artificial neural networks aided by evolutionary algorithms, Przegląd Elektrotechniczny, 3/2009, s.204-207