Prognozowanie ultrakrótkoterminowe mocy generowanej w odnawialnych źródłach energii z wykorzystaniem logiki rozmytej

• Autorzy: Parol M.

Identyfikatory

DOI

10.12915/pe.2014.06.53

Warianty tytułu

EN

Very short-term forecasting of power generated in renewable energy sources with the use of fuzzy logic

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W referacie najpierw zostały scharakteryzowane metody prognostyczne dotychczas stosowane w przypadku prognozowania ultrakrótkoterminowego mocy generowanej w elektrowniach wiatrowych oraz w elektrowniach słonecznych. Następnie została opisana koncepcja systemu do prognozowania ultrakrótkoterminowego mocy generowanej w odnawialnych źródłach energii wykorzystującego logikę rozmytą. W zakończeniu referatu dokonano jego podsumowania oraz zostały przedstawione kierunki dalszych prac badawczych w rozważanym zakresie tematycznym.

EN

Forecasting methods used up to now in case of very short-term prediction of power generated in wind plants and photovoltaic plants have been first characterized in the paper. Then concept of the system using fuzzy logic for very short-term forecasting of power generated in renewable energy sources has been described. At the end of the paper summary of the described issues and directions for further scientific works in the considered subject range have been presented.

Słowa kluczowe

PL

prognozowanie ultrakrótkoterminowe; moc generowana; odnawialne źródła energii; logika rozmyta

EN

very short-term forecasting; generated power; renewable energy sources; fuzzy logic

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2014
• Tom: R. 90, nr 6
• Strony: 265--268
• Opis fizyczny: Bibliogr. 15 poz., schem.

Twórcy

autor

Parol M.

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

Bibliografia

• [1] Baczyński D., Helt P., Parol M., Piotrowski P., Wasilewski J., Wójtowicz T., Kopeć J., Wędołowski K.: Opracowanie modeli i algorytmów ultrakrótkoterminowego prognozowania produkcji energii elektrycznej w odnawialnych źródłach energii. Instytut Elektroenergetyki PW. Praca na zlecenie Globema Sp. z o.o., 2012
• [2] Soman S. S., Zareipour H., Malik O., Mandal P. : A Review of Wind Power and Wind Speed Forecasting Methods With Different Time Horizons. Proceedings of the 42nd North American Power Symposium (NAPS 2010), 26- 28 September, Arlington, Texas, USA
• [3] He D., Liu R. : Ultra-short-term Wind Power Prediction Using ANN Ensemble Based on PCA. Proceedings of the 7th International Power Electronics and Motion Control Conference - ECCE Asia, June 2-5, 2012, Harbin, China
• [4] Kang Ch., Yong Ch., Feng X., Chuanzhi X., Xiaofang S., Dongkuo S. . Maosheng D., Jun Z., Li X., Jiafeng S., Xiaoyu L.: Ultra-short-term Wind Power Prediction and Its Application in Early-warning System of Power Systems Security and Stability. Proceedings of the 4th IEEE International Conference on Electric Utility Deregulation and Restructuring and Power Technologies (DRPT), 6-9 July, 2011, Weihai, China
• [5] Potter C. W., Negnevitsky M.: Very Short-Term Wind Forecasting for Tasmanian Power Generation. IEEE Transactions on Power Systems, Vol. 21, No. 2, May 2006, pp. 965 – 972
• [6] Khalid M. , Savkin A. V. : A Method for Short-Term Wind Power Prediction With Multiple Observation Points. IEEE Transactions on Power Systems, Vol. 27, No. 2, May 2012, pp. 579 – 586
• [7] Wei W., Zhang Y., Wu G., Tong M.: Ultra-shortterm/ Short-term Wind Power Continuous Prediction Based on Fuzzy Clustering Analysis. Proceedings of the IEEE Innovative Smart Grid Technologies – Asia (ISGT Asia), 21- 24 May, 2012, Tianjin, China
• [8] Huang Y., Lu J., Liu Ch., Xu X., Wang W., Zhou X. : Comparative Study of Power Forecasting Methods for PV Stations. Proceedings of the International Conference on Power System Technology (POWERCON 2010), 24-28 October, 2010, Zhejiang, Hangzhou, China
• [9] Wasilewski J., Baczyńsk i D.: Krótkoterminowe prognozowanie produkcji energii elektrycznej w systemach fotowoltaicznych. Rynek Energii, Nr 5 (96), 2011, str. 47 – 51
• [10] Khosravi A., Nahavandi S., Creighton P., Srinivasan D. : Interval Type-2 Fuzzy Logic Systems for Load Forecasting: A Comparative Study. IEEE Transactions on Power Systems, Vol. 27. No. 3, August 2012, pp. 1274 – 1282
• [11] Hagras H. : A hierarchical type-2 fuzzy logic control architecture for autonomous mobile robots. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Vol. 12, No. 4, 2004, pp. 524 – 539
• [12] Zadeh L.A.: The concepts of a linguistic variable and its application to approximate reasoning. Parts 1-3, Information Sciences, No. 8, pp. 199-249; No.8, pp. 301-357; No. 9, pp. 43-80; 1975
• [13] Rutkowski L . : Metody i techniki sztucznej inteligencji. Wydanie 2. PWN, Warszawa 2009
• [14] Liang Q., Mendel J.M.: Interval type-2 fuzzy logic systems: Theory and design. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Vol. 8, No. 5, 2000, pp. 535 – 550
• [15] Karnik N.N., Mendel J.M. : Centroid of a type-2 fuzzy set, Information Sciences, Vol. 132, No. 1-4, February 2001, pp. 195 – 220