Krótkoterminowe prognozowanie dynamicznej obciążalności linii z wykorzystaniem techniki sztucznej inteligencji

• Autorzy: Babś Adam , Samotyjak Tomasz

Identyfikatory

DOI

10.32016/1.62.09

Warianty tytułu

EN

The dynamic line rating short-term forecasting with the use of artificial intelligence technique

• Konferencja: XIX Konferencja Naukowa "Aktualne problemy w elektroenergetyce" APE'19 (XIX, 12.06.2019-14.06.2019; Jastrzębia Góra, Polska)
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W referacie przedstawiono sposób prognozowania parametrów pogodowych takich jak temperatura, prędkość i kierunek wiatru oraz natężenie promieniowania słonecznego, które są podstawą do wyznaczania dynamicznej obciążalności linii napowietrznych. Do krótkoterminowej prognozy warunków pogodowych wykorzystano jedną z metod technik sieci neuronowych tj. dynamiczną nieliniową autoregresyjną sieć neuronową (NAR). Przykład obliczeniowy prognoz warunków pogodowych wykorzystuje rzeczywiste dane z kilku stacji pogodowych ze zbioru ponad 350 stacji mierzących dane pogodowe na terenie kraju. Przyjmując symetryczny bezwzględny błąd procentowy (SMAPE) oszacowano dokładność prognozy oraz porównano ją z pomiarami rzeczywistymi oraz z prognozą pozyskiwaną od podmiotu komercyjnego. Obliczenia i symulacje przeprowadzono w środowisku MATLAB, umożliwiając wykorzystanie opisanej metody prognozowania w istniejących systemach Dynamicznej Obciążalności Linii (DOL).

EN

The paper presents the method of forecasting weather parameters such as temperature, wind speed and direction, as well as the solar irradiation, which are the basis for determining the dynamic load capacity of overhead lines. For the short-term forecast of weather conditions one of the methods of neural network techniques was used, i.e. a dynamic non-linear autoregressive neural network (NAR). The calculation example of weather forecasts uses real data from several weather stations from a set of over 350 stations measuring weather data across the country. Assuming a symmetrical absolute percentage error (SMAPE), the accuracy of the forecast was estimated and compared with the actual measurements and the forecast obtained from the commercial entity. Calculations and simulations were carried out in the MATLAB environment, enabling the use of the described prediction method in the existing Dynamic Line Rating systems (DOL).

Słowa kluczowe

PL

dynamiczna obciążalność linii; prognozowanie parametrów pogodowych; sztuczne sieci neuronowe

EN

dynamic line rating; weather forecasting; artificial neural networks

• Wydawca: Wydział Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
• Rocznik: 2019
• Tom: Nr 62
• Strony: 49--53
• Opis fizyczny: Bibliogr. 9 poz., wykr., rys., tab.

Twórcy

autor

Babś Adam

• Instytut Energetyki Oddział Gdańsk tel.: [phone]

autor

Samotyjak Tomasz

• Instytut Energetyki Oddział Gdańsk tel.: [phone]

Bibliografia

• 1. Babś A., Samotyjak T.: Dynamic Rating of 110 kV Overhead Lines, Acta Energetica nr 3/28.
• 2. Strona internetowa IMGW: https://danepubliczne.imgw.pl/
• 3. Strona internetowa Amatorskie Stacje Meteo: http://stacjapogody.waw.pl/index.php?id=mapastacji.
• 4. Babs A.: Weather conditions based wide area Dynamic Line Rating system for 110 kV network monitoring and contingency analysis, CIGRÉ Canada Conference, Winnipeg, Manitoba, August 31-September 2, 2015
• 5. Saroj Kr. Biswas at al.: Weather prediction by recurrent neural network dynamics, Int. J. Intelligent Engineering Informatics, Vol. 2, Nos. 2/3, 2014
• 6. Kumar S., Lopez D.: Feature Selection used for Wind Speed Forecasting with Data Driven Approaches, Journal of Engineering Science and Technology Review 8 (5) (2015)
• 7. Boussaada Z. et al: A Nonlinear Autoregressive Exogenous (NARX) Neural Network Model for the Prediction of the Daily Direct Solar Radiation, Energies 2018, 11, 620
• 8. Cococcioni M. at al: 24-hour-ahead forecasting of energy production in solar PV systems”, 11th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications (ISDA), 2011
• 9. Pietrzak M.: Prognozowanie warunków pogodowych dla wyznaczania dynamicznej obciążalności linii 110 kV. Praca dyplomowa na Wydziale Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej, luty 2019.

Uwagi

PL

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