Użycie metod grupowania do prognozowania generacji wiatrowej

• Autorzy: Popławski, T. , Szeląg, P. , Całus, D. , Głowiński, C. , Adamowicz, Ł.

Warianty tytułu

EN

The use of grouping methods for forecasting wind generation

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Wzrastająca liczba danych pomiarowych płynąca z farm wiatrowych daje możliwość przygotowania dokładniejszych prognoz. Jednocześnie zaczynają pojawiać się problemy związane z przetworzeniem i wybraniem informacji mających największy wpływ na dokładność predykcji. W artykule opisano wykorzystanie narzędzi mogących przetwarzać duże zbiory danych do selekcji reprezentatywnego zbioru danych i przygotowania na ich podstawie prognozy mocy generowanej przez farmę wiatrową.

EN

An increasing number of measurement data derived from wind farms make possible to prepare accurate forecasts. At the same time begin to appear problems related to the processing and selecting the information with the greatest impact on accuracy of the prediction. This paper describes the use of tools that can process large data sets for the selection of a representative data set and preparation on the basis of forecasts of power generated by the wind farm.

Słowa kluczowe

PL

energia wiatrowa; prognozowanie; eksploracja danych; zbiór danych

EN

wind energy; forecasting; data mining; big data

• Czasopismo: Rynek Energii
• Rocznik: 2013
• Tom: Nr 5
• Strony: 21--25
• Opis fizyczny: Bibliogr. 8 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Popławski, T.

• Instytut Elektroenergetyki na Wydziale Elektrycznym Politechniki Częstochowskiej,

autor

Szeląg, P.

• Politechnika Częstochowska, Instytut Informatyki, al. Armii Krajowej 17, 42-200 Częstochowa,

autor

Całus, D.

• Politechnika Częstochowska, Instytut Elektrotechniki Przemysłowej, al. Armii Krajowej 17, 42-200 Częstochowa,

autor

Głowiński, C.

• SAS Institute Polska, ul. Gdańska 27/31, 01-633 Warszawa,

autor

Adamowicz, Ł.

• SAS Institute Polska, Energy Sector, ul. Gdańska 27/31, 01-633 Warszawa,

Bibliografia

• [1] Fried L., Sawyer S., Shukla S., Qiao L.: Global wind report - Annual market update. Global Wind Energy Council, 2012.
• [2] Popławski T., Szeląg P., Dąsal K., Łyp J.: Zastosowanie modeli ARMA do przewidywania mocy i energii pozyskiwanej z wiatru. Polityka Energetyczna. 2002, T.13, z.2, str. 385-400.
• [3] Popławski T., Dąsal K., Łyp J.: Problematyka prognozowania mocy i energii pozyskiwanych z wiatru. Polityka Energetyczna, 2009, T.12, z.2, str. 511-523.
• [4] Giebel G., Landberg L., Kariniotakis R. Brownsword R.: State-of-the-art on methods and software tools for short-term prediction of wind energy production. Proceedings of European Wind Energy Conference, Madryt, 2003.
• [5] Madsen H., Kariniotakis G., Nielsen H., Nielsen T., Pinson P.: A protocol for standardizing the performance evaluation of short-term wind power prediction models. Proceedings of the 2004 Global Windpower Conference and Exhibition, 2004.
• [6] Rodziewicz T., Teneta J., Zaremba A., Wacławek M.: Analysis of Solar Energy Resources in Southern Poland for Photovoltaic Applications. Ecological Chemistry and Engineering S., 2013, 20(1), 177-198.
• [7] Al-Awami A. T., El-Sharkawi M. A.: Statistical characterization of wind power output for a given wind power forecast. Proc. North American Power Symposium, 2009, 1-4.
• [8] Cassola F., Burlando M.: Wind speed and wind energy forecast through Kalman filtering of Numerical Weather Prediction model output. Applied Energy, 2012,vol. 99, 154-166.