PL
 |
EN
Preferencje help
Polish version English version Język
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 6

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Estymacja miary ryzyka w ekonomicznej ocenie efektywności inwestycji w elektroenergetyce – analiza przypadku budowy instalacji wychwytu CO2
Tomaszewski Robert, Sowiński Janusz
Rynek Energii
|
2024
|
Nr 1
18--23
PL
Na podstawie dostępnych danych techniczno-ekonomicznych, głównie prezentowanych w raporcie US EIA, przedstawiono analizę przypadku wpływu technologii wychwytu CO2 na koszty wytwarzania energii elektrycznej w warunkach ryzyka biorąc pod uwagę możliwości wynikające z handlu uprawnieniami do emisji. Opracowano koncepcję i zbudowano autorski model ekonomicznej oceny inwestycji polegającej na budowie instalacji wychwytu CO2 w elektrowni węglowej. Kluczowym elementem analizy jest metoda estymacji miary ryzyka w modelu wykorzystującym real options approach. Przedstawiono wyniki analiz i wnioski.
EN
Based on the available technical and economic data, mainly presented in the IEA report, a case study of the impact of CO; capture technology on the costs of electricity generation under risk conditions is presented, taking into account the opportunities arising from emission allowance trading. A concept was developed and a proprietary model of economic evaluation-of an investment consisting in the construction of a C02 capture installation in the existing coal-fired power plant was built. The key element ofthe analysis is the method of estimating the risk measure in the model using the real options approach. The results of the analyzes and conclusions were presented.
2
Content available remote Analysis of the country’s energy efficiency using ODEX indicators
Sowiński Janusz
Przegląd Elektrotechniczny
|
2023
|
R. 99, nr 6
154--157
EN
One of the priority tasks in the country's energy economy is the improvement of energy efficiency. Sectoral energy consumption indicators enable the monitoring of the country's energy economy. The analysis of sectoral ODEX indicators is essential for predicting energy savings. The courses of the ODEX indicators and energy efficiency indicators were modeled with stochastic differential equations. Solving the equations using the Euler method enables the simulation of curves in the medium-term horizon. The results of simulation were presented.
PL
Jednym z priorytetowych zadań w gospodarce energetycznej kraju jest poprawa efektywności energetycznej. Sektorowe wskaźniki zużycia energii umożliwiają monitorowanie gospodarki energetycznej kraju. Analiza sektorowych wskaźników ODEX jest niezbędna do prognozowania oszczędności energii. Przebiegi wskaźników ODEX i wskaźników sektorowych efektywności modelowano stochastycznymi równaniami różniczkowymi. Rozwiązanie równań metodą Eulera umożliwia symulację krzywych w horyzoncie średniookresowym. Przedstawiono wyniki symulacji.
3
Content available remote Temperatura powietrza jako dodatkowa zmienna egzogeniczna w krótkoterminowym prognozowaniu modelem ANFIS obciążeń w podsystemie elektroenergetycznym
Sowiński Janusz
Przegląd Elektrotechniczny
|
2021
|
R. 97, nr 1
178--181
PL
Obciążenia elektryczne charakteryzują się zmiennością roczną, tygodniową i dobową. Ten typ krzywych, charakteryzujący się dobowym podobieństwem obciążeń, jest odpowiedni do prognozowania przy użyciu Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (model ANFIS). Badano wpływ doboru zmiennych na dokładność procesu prognozowania. Szczególną uwagę zwrócono na uwzględnienie dodatkowej zmiennej - temperatury powietrza.
EN
The electric loads are characterized by annual, weekly and daily variability. This type of curves, in the form of daily load similarity, is suitable for forecasting using the Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS model). The influence of variable selection on the accuracy of the forecasting process has been tested. Special attention is paid to taking into consideration an additional variable – air temperature.
4
Modelling electricity production structure in Poland
Sowiński Janusz
Rynek Energii
|
2020
|
Nr 3
79--85
EN
The basis of the conducted analysis were the data on electricity production balance, including the structure of eleltricity production. The data used for calculations include monthly electricity production figures from power plants (thermal and hydro electric power plants, wind farms), independent power producers and industrial power stations. In this paper, two predictive models are applied – a prediction method using Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS), and a method using stochastic differential equations (SDE), which make it possible to make medium-term projections of electricity production and its structure, thus providing the basis for energy mix analysis. The results of estimations and verification of the developed models are presented, as well as examples of prediction results. The results were compared to the projection provided in the draft of Polityka Energetyczna Polski do 2040 roku PEP2040 (Poland’s Energy Policy until 2040). An attempt was also made to answer the question whether the models based only on historical time series may serve as a valid basis for the analysis of electricity production structure, and whether such models are capable of adequately describing the processes in power engineering under uncertainty and risk.
PL
Dane dotyczące bilansu w zakresie wytwarzania energii elektrycznej z uwzględnieniem jej struktury są podstawą wykonanych analiz. Dane wykorzystywane do obliczeń zawierają miesięczne produkcje energii elektrycznej z elektrowni zawodowych (termiczne, wodne i wiatrowe), niezależnych producentów energii elektrycznej oraz przemysłowych elektrociepłowni. W artykule wykorzystano dwa modele predykcji, metodę predykcji z wykorzystaniem rozmytego systemu wnioskowania ANFIS - Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System i metodę wykorzystującą stochastyczne równania różniczkowe SDE – Stochastic Differential Equations, umożliwiające wykonanie średnioterminowej prognozy produkcji energii elektrycznej wraz z jej strukturą, dając podstawę do analizy mixu energetycznego. Zaprezentowano wyniki estymacji i weryfikacji budowanych modeli oraz przykładowe wyniki predykcji. Rezultaty porównano z prognozą prezentowaną w projekcie Polityki Energetycznej Polski do 2040 roku PEP2040. W tym kontekście podjęto dyskusję w celu odpowiedzi na pytanie, czy modele bazujące tylko na historycznych szeregach chronologicznych mogą być podstawą analiz struktury wytwarzania energii elektrycznej i czy są adekwatne do opisu procesów w elektroenergetyce w warunkach niepewności i ryzyka.
5
Grid parity technologii OZE w Polsce
Sowiński Janusz
Rynek Energii
|
2019
|
Nr 2
24--30
PL
Wyzwania związane z ograniczeniem niekorzystnego wpływu energetyki na środowisko kreują dyskusję o kluczowych remediach, prowadząc do budowy długoterminowej wizji rozwoju energetyki. Uruchomienie niezbędnych działań wymaga czytelnych sygnałów cenowych płynących z rynku energii w Polsce. Systemy wsparcia w sposób kluczowy wpływają na efektywność ekonomiczną wytwarzania energii elektrycznej z OZE. Duża część źródeł OZE charakteryzuje się ponadto niestabilnością generacji energii elektrycznej, spowodowanej warunkami pogodowymi. W tym kontekście ważnym elementem analizy są koszty magazynowania energii i inne sposoby zapewnienia rezerwowania OZE. Analiza kosztów wytwarzania energii elektrycznej ma prowadzić do odpowiedzi na pytanie o tzw. grid parity (socket parity) technologii OZE. W artykule przedstawiono analizę wykorzystującą również wyniki własnych obliczeń kosztu wytwarzania energii elektrycznej dla wybranych technologii OZE, tzn. fotowoltaiki oraz farmy wiatrowej.
EN
Challenges, related to reducing the negative impact of energy on the environment, create a discussion about key remedies, leading to the construction of a long-term vision of power system development. Taking the necessary actions requires clear price signals from the energy market in Poland. Support systems in a key way affect the economic efficiency of electricity production from RES. A large part of renewable energy sources is also characterized by instability of electricity generation caused by weather conditions. In this context, energy storage costs and other ways to ensure RES reservation are an important element of the analysis. The analysis of the price and the cost of electricity is necessary to evaluate the achievement of grid parity (or socket parity) of renewable energy technologies. The article presents own calculations of the cost of electricity for selected renewable energy technologies, i.e. photovoltaic and wind farms.
6
Content available remote Średnioterminowe prognozowanie zapotrzebowania na energię elektryczną w regionach z wykorzystaniem modelu typu end-use
Sowiński Janusz
Przegląd Elektrotechniczny
|
2019
|
R. 95, nr 7
141--145
PL
W artykule przedstawiono metodę wyznaczania prognozy zapotrzebowania na energię elektryczną w regionach opartą na idei modelu typu „end-use”, wykorzystując stochastyczne równania różniczkowe do symulacji metodą Eulera przebiegu czasowego współczynników zapotrzebowania na energię elektryczną. Na podstawie dostępnych danych statystycznych przedstawiono przykładowe wyniki prognozy w horyzoncie średnioterminowym.
EN
The article presents the forecasting method of electricity demand in the regions based on the idea of the end-use model, using stochastic differential equations to simulate the time course of electricity demand coefficients using the Euler method. On the basis of available statistical data, the selected results of the forecast were presented in the medium-term horizon.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.