Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Balancing the Unbalanced Supply of Generation Sources – Additional Costs in a Competitive Energy Market

Rubanowicz T., Prondziński Z.

Acta Energetica

|

2016

|

nr 2

175--180

EN

Trade balancing of balancing mechanism units entails additional costs of electricity purchases for consumers’ own needs. Trading companies constantly look for effective tools to reduce the costs of their operations in the electricity market through supply or demand management. Balancing the unbalanced supply of generation sources refers not only to the area of balancing market settlements, but also to changes in the demand for electricity from the wholesale market in a longer time horizon. The imbalance of supply or demand is defined as a deviation resulting from a change in the power output of various generation sources in the local market, and a change in power consumption by customers compared to its earlier forecast. Two areas (periods) must be distinguished as parts of a balancing mechanism unit’s balancing, i.e. balancing of changing long-term prediction of demand for electricity with generation sources output, and balancing of short-term (daily) prediction and the actual output of generation sources. In the balancing process a variety of generation and load units available on the local market is utilised. The paper discusses the costs of balancing arising for trading companies, and presents a conceptual possibility of a balancing mechanism unit’s balancing taking into account renewable energy sources selected from the local market.

PL

Prowadzenie bilansowania handlowego jednostek grafikowych wiąże się z ponoszeniem dodatkowych kosztów związanych z zakupem energii elektrycznej na potrzeby własne klientów. Spółki obrotowe nieustannie poszukują skutecznych narzędzi umożliwiających zmniejszanie kosztów funkcjonowania na rynku energii elektrycznej, m.in. poprzez zarządzanie podażą lub popytem. Bilansowanie niezrównoważonej podaży źródeł wytwórczych nie dotyczy wyłącznie obszaru rozliczeń na rynku bilansującym, ale również zmian zapotrzebowania na energię elektryczną z rynku hurtowego w dłuższym horyzoncie czasowym. Niezrównoważenie podaży czy też popytu jest rozumiane jako odchylenia wynikające ze zmiany poziomu generacji mocy różnych źródeł wytwórczych na rynku lokalnym oraz zmiany wielkości zużycia energii elektrycznej przez klientów w odniesieniu do wcześniej wykonanych prognoz. W ramach bilansowania jednostki grafikowej należy wyodrębnić dwa obszary (okresy), tj. bilansowanie zmieniającej się długoterminowej predykcji zapotrzebowania na energię elektryczną wraz z generacją mocy źródeł wytwórczych oraz krótkoterminowej (dobowej) predykcji i rzeczywistej generacji mocy źródeł wytwórczych. W procesie bilansowania wykorzystuje się różne dostępne jednostki wytwórcze i odbiorcze na rynku lokalnym. W artykule omówiono koszty związane z szeroko rozumianym bilansowaniem powstające po stronie spółek obrotu oraz przedstawiono koncepcyjną możliwość bilansowania jednostki grafikowej z uwzględnieniem wybranych odnawialnych źródeł energii z rynku lokalnego.

2

Effective Short-term Forecasting of Wind Farms Power

Bogalecka E., Rubanowicz T.

Acta Energetica

|

2015

|

nr 3

4--13

EN

Forecasting a specific wind farm's (WF) generation capacity within a 24 hour perspective requires both a reliable forecast of wind, as well as supporting tools. This tool is a dedicated model of wind farm power. This model should include not only general rules of wind to mechanical energy conversion, but also the farm's specific features. There are many factors that influence a farm's generation capacity, and any forecast of it, even with an accurate weather forecast, carries error. This paper presents analytical, statistical, and neuron models of wind farm power. The study is based on data from a real wind farm. Most attention is paid to the neuron models, due to a neuron network's capability to restore farm-specific details. The research aims to answer the headline question: whether and to what extent a wind farm's power can be forecast short-term?

PL

Prognozowanie mocy wytwórczej konkretnej farmy wiatrowej (FW) w horyzoncie 24-godzinnym wymaga zarówno wiarygodnej prognozy wietrzności, jak i narzędzi wspomagających. Narzędzie to jest dedykowanym modelem mocy farmy. Model powinien uwzględniać nie tylko ogólne zasady przetwarzania energii wiatru na energię mechaniczną, ale także cechy szczególne konkretnej farmy. Liczba czynników wpływających na moc farmy jest duża i dokładna prognoza mocy, nawet przy dokładnej prognozie pogody, jest obarczona błędem. W artykule pokazano modele mocy farmy wiatrowej: analityczny, statystyczny i neuronowy. Badania prowadzone są na danych z rzeczywistych farm wiatrowych. Najwięcej uwagi poświęcono modelom neuronowym, sugerując się zdolnością sieci neuronowej do odtworzenia cech osobniczych konkretnej farmy. Celem badań jest odpowiedź na zadane w tytule pytanie: czy i w jakim zakresie możliwa jest dokładna krótkoterminowa prognoza mocy farmy wiatrowej

3

Scheduling Coordinator’s Flat Rate Service for Wind Energy Development in Poland

Prondziński Z., Rubanowicz T.

Acta Energetica

|

2014

|

nr 2

140--155

EN

The development of the electricity market has made the energy industry an attractive investment for many businesses. In recent years, the electricity market has been going through the process of liberalization, which has contributed to the provision of new services for investors interested in the development of the energy industry. Recently, one of the most rapidly growing sources of electricity has been wind farms. Few investors are aware of the consequences of connecting wind farms to the national power grid, as well as of the subsequent exploitation of these resources. After the Electricity Sales Contract has been concluded, investors agree to predict electrical capacity generation within the span of 24 hours with a daily advance. The specific nature of wind farm functioning makes the prediction of electrical capacity generation difficult and, consequently, the owners bear the costs of deviations on the electricity balancing market. The resulting costs may result in the lack of liquidity of the project owner and, ultimately, in bankruptcy. In such a case, the Scheduling Coordinator’s flat rate service is a solution for the owner of a wind farm. The paper presents an analysis of selected forecasting models used to predict the electrical capacity of wind farms, as well as the Scheduling Coordinator’s service.

PL

Rozwój rynku energii elektrycznej sprawił, że branża energetyczna stała się atrakcyjna inwestycyjnie dla wielu przedsiębiorców. Trwający od kilku lat proces liberalizacji rynku energii elektrycznej przyczynił się do świadczenia nowych usług na rzecz inwestorów zainteresowanych rozwojem branży energetycznej. W ostatnich latach do grona najbardziej dynamicznie rozwijających się źródeł wytwórczych zalicza się elektrownie wiatrowe. Niewielu inwestorów zdaje sobie sprawę z konsekwencji przyłączenia elektrowni wiatrowych do krajowej sieci elektroenergetycznej, jak również z późniejszej eksploatacji tychże źródeł. Po zawarciu umowy sprzedaży energii elektrycznej inwestorzy zobowiązani są do prognozowania generacji mocy wytwórczej w horyzoncie dwudziestoczterogodzinnym z wyprzedzeniem dobowym. Charakter pracy elektrowni wiatrowych sprawia, że predykcja mocy nie należy do łatwych czynności i w efekcie właściciele ponoszą koszty za odchylenia na rynku bilansującym (niezbilansowanie). Powstające koszty mogą przyczynić się do braku płynności finansowej właściciela projektu, a w efekcie do bankructwa. Opcjonalnym rozwiązaniem dla właściciela farmy wiatrowej jest zryczałtowana usługa operatora handlowego. W artykule przedstawiono analizę wybranych modeli prognostycznych, wykorzystywanych do predykcji mocy wytwórczej elektrowni wiatrowych, czynników wpływających na prognozy oraz model współpracy z kontrahentami poprzez usługę operatora handlowego.

4

Budowa modelu prognostycznego farmy wiatrowej w środowisku MATLAB

Rubanowicz T.

Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej

|

2012

|

Nr 31

123-126

PL

Liberalizacja rynku energii elektrycznej sprawiła, że branża elektroenergetyczna przechodzi obecnie dynamiczny rozwój różnych jej obszarów (aspektów). Jednym z aspektów jest prognozowanie mocy jednostek wytwórczych źródeł wiatrowych. W prognozowaniu wykorzystuje się różnego rodzaju narzędzia matematyczne. Autor niniejszej publikacji poświęcił szczególną uwagę sztucznym sieciom neuronowym. Za pomocą modeli neuronowych istnieje możliwość predykcji generacji mocy wytwórczej farm wiatrowych. Budowa modelu prognostycznego wymaga umiejętności programistycznych. Powszechnym środowiskiem programistycznym, umożliwiającym budowę modeli, jest oprogramowanie naukowo-techniczne MATLAB. Wykorzystując wbudowane funkcje (gotowe moduły) istnieje możliwość zbudowania modelu prognostycznego farmy wiatrowej. W artykule przedstawiono sposób zamodelowania wybranej struktury neuronowej za pomocą modułu Neural Toolbox oraz przeprowadzono test nauczonej sieci.

EN

The liberalization of the electricity market has made electric power industry is undergoing rapid development its different areas (aspects). One aspect is the forecasting power generating units wind sources. The prediction uses various mathematical tools. The author of this publication has devoted special attention to artificial neural networks. Using neural models can predict power generation manufacturing of wind farms. Construction of a predictive model requires programming skills. A common programming environment that allows the construction of models, is the scientific and technical software MATLAB. Using the built-in (ready modules) it is possible to build a predictive model of the wind farm. This article shows you how to model a neural structure chosen by Neural Toolbox module and performed background and sensor network test.

5

Model fizykalny czy neuronowy? – narzędzia do predykcji mocy wytwarzanej przez elektrownie wiatrowe

Bogalecka E., Rubanowicz T.

Mechanik

|

2012

|

R. 85, nr 7CD

53--62

PL

Ustawowy obowiązek prognozowania mocy dotyczy właścicieli elektrowni wiatrowych o mocy znamionowej powyżej 50 MW. Ze względu na coraz większą ilość przyłączonych elektrowni wiatrowych do krajowej sieci elektroenergetycznej, zapis ten może ulec zmianie, obejmując źródła wiatrowe mniejszej mocy. Obecnie największa pojedyncza turbina wiatrowa w Polsce ma generator o mocy 3 MW, natomiast największy zespół elektrowni wiatrowych (farma wiatrowa) ma moc znamionową 120 MW. Moc pojedynczych siłowni wiatrowych również jest prognozowana, lecz przez Operatorów Sieci oraz Spółki Obrotowe. W artykule poruszono problematykę doboru modelu prognozowania generacji mocy wytwórczej dla pojedynczej turbiny wiatrowej. Rozważono model prognostyczny fizykalny (analityczny) i neuronowy pod kątem odpowiedzi na pytanie: czy przy zastosowaniu tych modeli możliwe jest uzyskanie dokładniejszych prognoz mocy źródeł wiatrowych i w jakim stopniu jakość krótkoterminowych lokalnych prognoz meteorologicznych wpływa na pracę modeli?

EN

Currently, the largest single wind turbine generator in Poland is about 3MW capacity, while the largest group of wind turbines is the rated power of 120MW. This paper presents the problem of selection of the forecasting model generation of generation capacity for a single wind turbine. Considered the physical forecast model (analytical) and for neural responses to the question whether the use of these models, it is possible to obtain more accurate predictions of wind power sources, and to what extent, the quality of local short-term weather forecasting models affect the work?

6

Warunki wiatrowe na rozległej farmie wiatrowej

Bogalecka E., Rubanowicz T.

Mechanik

|

2011

|

R. 84, nr 7(CD)

29-36

PL

Prognozowanie dobowo-godzinowe energii elektrycznej z wyprzedzeniem dwudziestoczterogodzinnym rozległej farmy wiatrowej (o zróżnicowanej topologii) nie należy do łatwych zadań, ze względu na stochastyczny charakter wymuszenia (wiatru). Obecnie w Polsce trendem jest budowanie farm wiatrowych, czyli zespołów pojedynczych siłowni wiatrowych przyłączonych wspólnie do jednego GPZ. Budowa farmy wiatrowej wymaga dużej i otwartej przestrzeni. W artykule pokazano warunki wiatrowe na rzeczywistej farmie wiatrowej i ich wpływ na możliwość i dokładność prognozowania mocy farmy. Pokazano rzeczywiste charakterystyki źródeł wiatrowych, ze szczególnym uwzględnieniem wpływu zmienności warunków meteorologicznych na wartość generowanej mocy elektrycznej.

EN

Wind farms produce a variable power output depending on the wind speed. Currently in Poland, the trend is to build wind farms, or groups of individual wind farms connected together to one MFP. The article is a review the actual wind conditions on wind farm and their impact on the ability and accuracy of forecasting wind power. Prediction using a combination of local wind measurements and meteorological data appears to give the best results (real characteristics of the wind sources).

7

Analiza charakterystyk parku wiatrowego

Rubanowicz T., Bogalecka E.

Wiadomości Elektrotechniczne

|

2010

|

R. 78, nr 2

15-20

PL

Podjęto próbę stworzenia modelu matematycznego do prognozowania mocy parków wiatrowych.

EN

An attempt is made to create mathematical model applicable in forecasting the power of wind farms.

8

Metody predykcji produkcji mocy parku wiatrowego

Rubanowicz T.

Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej

|

2008

|

Nr 25

145-149

PL

W związku z coraz to większą ilością zainstalowanych siłowni wiatrowych do Krajowej Sieci Elektroenergetycznej, brakiem stabilnej pracy generatorów wiatrowych zależnych od zmiennej prędkości wiatru, zakłady energetyczne wraz z Operatorem Sieci Przesyłowej Polskimi Sieciami Elektroenergetycznymi S.A., nałożyły na właścicieli farm wiatrowych obowiązek prognozowania produkcji energii elektrycznej. Celem tego artykułu jest sprawdzenie jak skuteczne mogą być metody predykcji mocy parku wiatrowego tylko na podstawie mocy poprzednich. W artykule poruszono problematykę prognozowania produkcji mocy parku wiatrowego, opisano wybrane metody predykcji i sprawdzono ich skuteczność. Wyjaśniono również potrzebę poszukiwania metod prognozowania.

EN

The paper provides an overview of the prediction methods of wind power plant.