Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Wielowariantowe prognozy liczby pojazdów elektrycznych w Polsce do roku 2025 oraz ich wpływ na roczne zapotrzebowania na energię elektryczną

Piotrowski Paweł, Baczyński Dariusz, Kapler Piotr

Przegląd Elektrotechniczny

|

2020

|

R. 96, nr 1

138--141

PL

W artykule przedstawiono wielowariantowe prognozy długoterminowe liczby pojazdów elektrycznych w Polsce. Na podstawie opracowanych prognoz wykonano analizę wzrostu rocznego zapotrzebowania na energię elektryczną w Polsce do roku 2025 wynikająca z eksploatacji pojazdów elektrycznych. Sformułowano wnioski końcowe.

EN

The article presents long-term multi-variant forecasts of the number of electric vehicles in Poland. On the basis of the forecasts, an analysis of the growth of the annual electricity demand in Poland by 2030 resulting from the operation of electric vehicles was performed. Final conclusions were formulated.

2

Modeling the earthquake occurrence with time‑dependent processes: a brief review

Mangira Ourania, Kourouklas Christos, Chorozoglou Dimitris, Iliopoulos Aggelos, Papadimitriou Eleftheria

Acta Geophysica

|

2019

|

Vol. 67, no. 3

739--752

EN

The complexity of seismogenesis tantalizes the scientific community for understanding the earthquake process and its underlying mechanisms and consequently, precise earthquake forecasting, although a realistic target, is yet far from being a practice. Therefore, seismic hazard assessment studies are focused on estimating the probabilities of earthquake occurrence. For a more precise representation of seismicity-regarding time, space and magnitude stochastic modeling is engaged. The candidate models deal with either a single fault or fault segment, or a broader area, leading to fault-based or seismicitybased models, respectively. One important factor in stochastic model development is the time scale, depending upon the target earthquakes. In the case of strong earthquakes, the interevent times between successive events are relatively large, whereas, if we are interested in triggering and the probability of an event to occur in a small time increment then a family of short-term models is available. The basic time-dependent models that can be applied toward earthquake forecasting are briefly described in this review paper.

3

Adaptation of selected aspects of deterministic chaos for long-term forecasts of peak power demand for Poland

Popławski T., Całus D.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2018

|

R. 94, nr 12

79--85

EN

The paper presents an innovative technique of constructing long-term forecasts of peak power demand and gross electrical energy demand for an entire country on the example of Poland. The method is based on the Canonical Distribution of the Vector of Random Variables Model (CDVRM). The study also focuses on the problem of choosing the optimum explanatory variables scenarios for forecasting models. The concept of using elements of the deterministic chaos theory based on Pregogine’s logistic equation has also been described. The ideas discussed have been verified in the process of making long-term forecasts for Poland up to the year 2040.

PL

Publikacja dotyczy innowacyjnej techniki konstruowania długoterminowych prognoz zapotrzebowania na moc szczytową oraz na energię elektryczną brutto dla całego kraju na przykładzie Polski. Metoda ta bazuje na rozkładzie kanonicznym wektora zmiennych losowych (ang. CDVRM). W pracy opisano problematykę doboru scenariuszy zmiennych objaśniających do modelu prognostycznego. Ponadto przedstawiono koncepcję wykorzystania równań Prigogine’a oraz elementów teorii chaosu zdeterminowanego. Opisane koncepcje zostały zweryfikowane poprzez wykonanie prognoz dla Polski do roku 2040.

4

Prognoza zapotrzebowania na energię elektryczną i moc szczytową dla Polski do 2040 roku

Popławski T.

Rynek Energii

|

2014

|

Nr 1

13--18

PL

Polski sektor elektroenergetyczny stoi obecnie przed poważnymi wyzwaniami. Wysokie zapotrzebowanie na energię finalną, nieadekwatny poziom infrastruktury wytwórczej i przesyłowej, uzależnienie od zewnętrznych dostaw gazu ziemnego i ropy naftowej oraz zobowiązania w zakresie ochrony klimatu powodują konieczność podjęcia zdecydowanych działań. W celu realizacji zadań prawidłowego funkcjonowania systemu elektroenergetycznego niezbędnym elementem jest proces ciągłej obserwacji i przewidywania zmian stanu systemu w różnych horyzontach czasowych. W przypadku planowania rozwoju, horyzonty te określa się w kategoriach wieloletnich. Do klasycznych przykładów sytuacji, w której konieczne jest posłużenie się długoterminową prognozą, są decyzje dotyczące rozbudowy krajowego systemu pozyskiwania i dostarczania energii elektrycznej. Decyzje takie w sposób racjonalny można podejmować wyłącznie w oparciu o możliwie wiarygodną długoterminową prognozę popytu na energię oraz moc w obszarze działania krajowego systemu elektroenergetycznego. Wykonanie poprawnej prognozy dla systemu jest zadaniem niełatwym i wymagającym dużego doświadczenia, wiedzy i wyczucia. W artykule przedstawiono proces konstrukcji długoterminowej prognozy zapotrzebowania na energię elek-tryczną i moc szczytową dla Polski w oparciu o rozkład kanoniczny wektora zmiennych losowych.

EN

Polish power engineering sector faces serious challenges at the moment. High demand for final energy, inadequate level of production and transfer infrastructure, dependence on external gas and crude oil supplies, requirements to comply with climate and environment protection, make it necessary to take serious actions. In order to fulfill the tasks of correct functioning of power engineering system, a crucial element is to monitor and forecast instant changes of system state in different time horizons. In the case of development planning, these horizons are determined in multi-annual categories. To the typical situations, it is necessary to make use of a long term forecast, the decisions concerning development of national system of energy acquisition and supply. These decisions can be made on a rational basis only on the basis of the most credible long-term forecasts concerning energy and power demand for domestic power engineering system. Making a correct forecast for the whole system is a difficult task, which requires a lot of experience, knowledge and intuition. In the paper the process of producing a long-term forecast for electric energy demand for Poland on the basis of the canonical distribution of the vector of random has been presented.

5

Prognozy długoterminowe energii elektrycznej w KSE – wybrane problemy

Dąsal K., Popławski T., Rusek K.

Polityka Energetyczna

|

2012

|

T. 15, z. 4

71-83

PL

Istnieje wiele czynników mających znaczenie w procesie prognozowania. Do najważniejszych zaliczyć należy wybór modelu oraz dobór zmiennych objaśniających w przypadku wielowymiarowego modelu ekonometrycznego. W artykule skoncentrowano się na doborze zmiennych, który odgrywa kluczową rolę. Spośród wielu istniejących i znanych algorytmów doboru zmiennych, w artykule przedstawiono autorsko wybrane trzy metody: metodę pojemności integralnej Hellwiga, metodę współczynnika korelacji cząstkowej oraz metodę współczynnika korelacji wielorakiej. Dla każdej z zastosowanych metod podano syntetyczny opis wyjaśniający istotę jej działania. Wybór modelu do opracowania prognoz potraktowano jako mniej istotny, ponieważ dla każdej metody doboru model jest ten sam. Obliczenia wykonano modelem MRK (Model Rozk?adu Kanonicznego), zamieszczając syntetyczny opis modelu. Wykazano na rzeczywistych danych jak zastosowana metoda doboru zmiennych objaśniających wpływa na uzyskane wyniki prognozy zużycia energii elektrycznej na poziomie kraju. W przykładzie obliczeniowym dysponowano potencjalnym zbiorem z siedmioma zmiennymi objaśniającymi. W opracowaniu zawarto 14 różnych prognoz otrzymanych w wyniku zastosowanych 3 metod wyboru zmiennych. Wyniki dopasowania modeli (prognoz wygasłych) oraz prognoz do 2030 roku, przedstawiono w tabelach i na wykresach. We wnioskach zawarto uwagi dotyczące prognoz długoterminowych podstawowych wielkości dotyczących Krajowego Systemu Elektroenergetycznego, mogące mieć wpływ na poprawność ocen tych prognoz. Zwrócono uwagę na problem poprawności oceny prognoz długoterminowych dotyczącej zużycia energii czy mocy szczytowych. Wskazanie prognoz o mniejszym ryzyku pope?nienia dużych błędów umożliwia równoległa analiza prognozy zużycia energii elektrycznej, prognozy szczytów obciążeń z jednoczesnym wyznaczeniem wielkości umożliwiających realność prognoz. Może to przykładowo być wyznaczenie rocznych stopni obciążenia, dla których mamy ściśle określony zakres zmienności. W przypadku dysponowania jedynie prognozę zużycia energii elektrycznej możliwe są inne analizy, przykładowo porównania energochłonności PKB, energochłonności produktów czy gałęzi gospodarki w wybranych krajach. Jeszcze innym, powszechnie stosowanym wskaźnikiem jest roczne zużycie energii elektrycznej na osobę. Prognozy ludności są jednymi z dokładniejszych, stąd ten wskaźnik może być dobrym odniesieniem przy porównywaniu prognoz.

EN

There exist a number of important factors in forecasting processes. The most significant in the case of a multi-dimensional econometric model are the choice of the model and the explanatory variables. This paper focuses on the choice of variables, which plays a crucial role. Among many existing and recognized algorithms for the selection of variables, the following three chosen arbitrarily by the authors are presented: the method of integral capacity by Hellwig, the partial correlation coefficient, and multiple correlation coefficient. For each considered method, a synthetic description explaining its action is given. The choice of the model for making forecasts was treated as less significant because, for each method, the same model is used. Calculations were made using the MRK (Model of Canonical Distribution) model. The synthetic description of the model is also provided. Using real-life data, the analysis demonstrates how the method applied in choosing explanatory variables influences the obtained forecast results concerning the consumption of electric energy on a national scale. In the example calculation, a potential dataset of seven explanatory variables was used. The paper summarizes fourteen different forecasts obtained from three methods of variables selection. The results of model fittings (extinct forecasts) and forecasts until 2030 are presented in the form of tables and charts. Concluding remarks concern long-term forecasts of fundamental quantities related to the Domestic Power Engineering System, which may influence the correctness of these forecasts. Particular attention was paid to the issue of the correctness of long-term forecasts related to energy consumption and peak power. An analysis of the forecast of energy consumption, processed parallel to the determination of quantities assessing the reality of these forecasts, makes it possible to indicate the forecasts endowed with the lowest risk of making excessive errors. For example, it may be possible to consider the determination of annual load levels for which a pre-determined, exact level of variability is given. In situations where only the forecast of electric energy consumption is available, it is possible to develop further analyses such as a comparison of energy consumption for a Domestic Brutto Product, energy consumption for products, or economic branches in selected countries. Yet another indicator in common use is annual energy consumption per capita. Forecasts per capita are among the most exact; therefore, this indicator may be a useful tool for comparison of different forecasts.