Statistical analysis of the amount of the power generated by the wind power plant, according to weather conditions

• Autorzy: Łatka, M. , Nowak, M.

Warianty tytułu

PL

Analiza statystyczna wielkości mocy generowanej przez elektrownię wiatrową z uwzględnieniem warunków atmosferycznych

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The article presents the results of a statistical analysis, which was done using the Statistica program. The purpose of this analysis is to show, which atmospheric conditions have an influence on generated power in wind farms. The degree of this influence was also determined. The analysis was based on data, from a real wind farm – located in Poland.

PL

W artykule przedstawiono wyniki analizy statystycznej wykonanej z wykorzystaniem programu Statistica mającej na celu pokazanie, które z warunków atmosferycznych i w jakim stopniu mają wpływ na wielkość mocy generowanej przez farmę wiatrową. Analiza została przeprowadzona w oparciu o dane pomiarowe pochodzące z rzeczywistego obiektu – pracującej na terenie Polski dużej farmy wiatrowej.

Słowa kluczowe

PL

energia odnawialna; warunki atmosferyczne; turbina wiatrowa; analiza statystyczna

EN

renewable energy; weather conditions; wind turbine; statistical analysis

• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2017
• Tom: R. 93, nr 10
• Strony: 170--174
• Opis fizyczny: Bibliogr. 11 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Łatka, M.

• Rzeszow University of Technology, Faculty of Electrical and Computer Engineering, W. Pola 2, 35-959 Rzeszów,

autor

Nowak, M.

• Rzeszow University of Technology, Faculty of Electrical and Computer Engineering, W. Pola 2, 35-959 Rzeszów,

Bibliografia

• [1] T. Popławski, K. Dąsal, J. Łyp, „Problematyka prognozowania mocy i energii pozyskiwanych z wiatru”. POLITYKA ENERGETYCZNA, Tom 12 _ Zeszyt 2/2 _ 2009, PL ISSN 1429-6675
• [2] S. Karimi ; H. Abdi ; M. Fazli; A. Seif, Comparison of DFIG and SEF-DFIG operation in wind turbine systems, 2015 16th International Conference on Computational Problems of Electrical Engineering (CPEE), Lviv, DOI: 10.1109/CPEE.2015.7333367
• [3] T. Chengwei, D. Lei, G. Shuang, L. Xiaozhong: A study of grey theory used in prediction of annual wind power generation, 2011 International Conference on Electric Information and Control Engineering (ICEICE), 15-17 April 2011, DOI: 10.1109/ICEICE.2011.5777141
• [4] M. A. Duran, U. B. Filik: Short-term wind speed prediction using several artificial neural network approaches in Eskisehir, 2015 International Symposium on Innovations in Intelligent SysTems and Applications (INISTA), 2-4 Sept. 2015, DOI: 10.1109/INISTA.2015.7276743
• [5] M. B. Ozkan, P. Karagoz: A Novel Wind Power Forecast Model: Statistical Hybrid Wind Power Forecast Technique (SHWIP), IEEE Transactions on Industrial Informatics, Vol. 11, April 2015, DOI: 10.1109/TII.2015.2396011
• [6] J. E. Schmidt: A statistical analysis of wind power in the Eastern Interconnect of the United States, 2010 IEEE Power and Energy Society General Meeting, 25-29 July 2010, DOI: 10.1109/PES.2010.5589486
• [7] M. Li, Y. Pan: 2012 Asia-Pacific Power and Energy Engineering Conference (APPEEC), 27-29 March 2012, DOI: 10.1109/APPEEC.2012.6307572
• [8] Z. Yin, D. Yin, Z. Chen, Q. Li: A new combination model for short-term wind power prediction, 2015 5th International Conference on Electric Utility Deregulation and Restructuring and Power Technologies (DRPT), 26-29 Nov. 2015, DOI: 10.1109/DRPT.2015.7432552
• [9] https://www.senvion.com/global/en/wind-energysolutions/wind-turbines/mm/mm92/
• [10] A. J. Sguarezi Filho, E. Ruppert: Modeling and Designing a Deadbeat Power Control for Doubly-Fed Induction Generator, Wind Energy Management, Dr Paritosh Bhattacharya (Ed.), InTech, 2011, DOI: 10.5772/16496.
• [11] Program StatisticaStatSoftPolska

Uwagi

Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę (zadania 2017).

Identyfikatory

DOI

10.15199/48.2017.10.40