STATISTICAL EVALUATION OF PERFORMANCE INDICATORS OF PHOTOVOLTAIC PLANTS AS A SOURCE OF ENERGY FOR WATER DESALINATION IN THE AZOV-BLACK SEA REGION OF UKRAINE

STATISTICAL EVALUATION OF PERFORMANCE INDICATORS OF PHOTOVOLTAIC PLANTS AS A SOURCE OF ENERGY FOR WATER DESALINATION IN THE AZOV-BLACK SEA REGION OF UKRAINE

The application of statistical methods for the analysis of random processes to obtain quantitative estimates for the performance indicators of photovoltaic plants as a stochastic energy source is considered. The power generation process is represented by a set of daily random functions with their re...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2024
Автори: Vasko, P., Mazurenko, I., Sysak , R.
Формат: Стаття
Мова:Ukrainian
Опубліковано: Institute of Renewable Energy National Academy of Sciences of Ukraine 2024
Теми:
random function
electricity
probability
power
solar irradiance
statistics
photovoltaic plant.
випадкова функція
електроенергія
імовірність
потужність
сонячне випромінювання
статис-тика
фотоелектрична станція.
Онлайн доступ:https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/461
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Vidnovluvana energetika

Репозитарії

Vidnovluvana energetika
id veorgua-article-461
record_format ojs
spelling veorgua-article-4612024-07-01T17:37:52Z STATISTICAL EVALUATION OF PERFORMANCE INDICATORS OF PHOTOVOLTAIC PLANTS AS A SOURCE OF ENERGY FOR WATER DESALINATION IN THE AZOV-BLACK SEA REGION OF UKRAINE СТАТИСТИЧНА ОЦІНКА ПОКАЗНИКІВ ФУНКЦІОНУВАННЯ ФОТОЕЛЕКТРИЧНИХ СТАНЦІЙ ЯК ДЖЕРЕЛА ЕНЕРГІЇ ДЛЯ ОПРІСНЕННЯ ВОДИ В АЗОВО-ЧОРНОМОРСЬКОМУ РЕГІОНІ УКРАЇНИ Vasko, P. Mazurenko, I. Sysak , R. random function, electricity, probability, power, solar irradiance, statistics, photovoltaic plant. випадкова функція, електроенергія, імовірність, потужність, сонячне випромінювання, статис-тика, фотоелектрична станція. The application of statistical methods for the analysis of random processes to obtain quantitative estimates for the performance indicators of photovoltaic plants as a stochastic energy source is considered. The power generation process is represented by a set of daily random functions with their respective trends and stochastic components. One hour was taken as the minimum stationari-ty interval of trend’s statistical characteristics. A time period of 16 years was studied to obtain statistically stable estimates. The meteorological database SARAH2 was used as a source of hourly data on the density of solar irradiance, ambient temperature and wind speed in the middle part of the Azov-Black Sea region of Ukraine. For mathematical modelling of power generation and electricity production processes, specialized software PVGIS version 5.2 of the European Commission was used. Hourly quantitative estimates of expected daily power generation trends for each month of the year, as well as their correlation functions, were computed. Algorithms were developed and levels of probabilistic assurance for hourly generated power were evaluated. Statistical estimates of the expected daily, monthly, and annual volumes of electricity production by photovoltaic power plants were studied, taking into account the meteorological conditions in the said region. Розглянуто застосування статистичних методів аналізу випадкових процесів для отримання кількісних оцінок показників функціонування фотоелектричних станцій як стохастичного джерела енергії. Процес генерування електроенергії представлено сукупністю щоденних випадкових функцій зі своїм трендом та стохастичною складовою. За мінімальний інтервал стаціонарності статистичних характеристик тренду приймалась одна година. Досліджувався період часу тривалістю 16 років для отримання статистично стійких оцінок. Використовувалась метеорологічна база даних SARAH2 з погодинною інформацією про щільність сонячного випромінювання, температуру навколишнього середовища та швидкість вітру в середній частині Азово-Чорноморського регіону України. Для математичного моделювання процесів генерування потужності та виробництва електроенергії застосовувалось спеціалізоване програмне забезпе-чення PVGIS версії 5.2 Європейської Комісії. Отримано очікувані погодинні кількісні оцінки параметрів щоденних трендів генерування потужності для кожного місяця року та їх кореляційні функції. Розроблено алгоритми та визначено ймовір-нісні рівні забезпеченості щогодинної генерованої потужності. Досліджено статистичні оцінки очікуваних денних, місячних та річних обсягів виробництва електроенергії фотоелектростанціями з урахуванням метеорологічних умов регіону. Бібл. 48, табл. 2, рис. 8. Institute of Renewable Energy National Academy of Sciences of Ukraine 2024-07-01 Article Article application/pdf https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/461 10.36296/1819-8058.2024.2(77).105-116 Возобновляемая энергетика; № 2(77) (2024): Scientific and applied Journal renewable energy ; 105-116 Відновлювана енергетика; № 2(77) (2024): Науково-прикладний журнал Відновлювана енергетика; 105-116 Vidnovluvana energetika ; No. 2(77) (2024): Scientific and applied Journal renewable energy ; 105-116 2664-8172 1819-8058 10.36296/1819-8058.2024.2(77) uk https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/461/370 Copyright (c) 2024 Vidnovluvana energetika
institution Vidnovluvana energetika
collection OJS
language Ukrainian
topic random function
electricity
probability
power
solar irradiance
statistics
photovoltaic plant.
випадкова функція
електроенергія
імовірність
потужність
сонячне випромінювання
статис-тика
фотоелектрична станція.
spellingShingle random function
electricity
probability
power
solar irradiance
statistics
photovoltaic plant.
випадкова функція
електроенергія
імовірність
потужність
сонячне випромінювання
статис-тика
фотоелектрична станція.
Vasko, P.
Mazurenko, I.
Sysak , R.
STATISTICAL EVALUATION OF PERFORMANCE INDICATORS OF PHOTOVOLTAIC PLANTS AS A SOURCE OF ENERGY FOR WATER DESALINATION IN THE AZOV-BLACK SEA REGION OF UKRAINE
topic_facet random function
electricity
probability
power
solar irradiance
statistics
photovoltaic plant.
випадкова функція
електроенергія
імовірність
потужність
сонячне випромінювання
статис-тика
фотоелектрична станція.
format Article
author Vasko, P.
Mazurenko, I.
Sysak , R.
author_facet Vasko, P.
Mazurenko, I.
Sysak , R.
author_sort Vasko, P.
title STATISTICAL EVALUATION OF PERFORMANCE INDICATORS OF PHOTOVOLTAIC PLANTS AS A SOURCE OF ENERGY FOR WATER DESALINATION IN THE AZOV-BLACK SEA REGION OF UKRAINE
title_short STATISTICAL EVALUATION OF PERFORMANCE INDICATORS OF PHOTOVOLTAIC PLANTS AS A SOURCE OF ENERGY FOR WATER DESALINATION IN THE AZOV-BLACK SEA REGION OF UKRAINE
title_full STATISTICAL EVALUATION OF PERFORMANCE INDICATORS OF PHOTOVOLTAIC PLANTS AS A SOURCE OF ENERGY FOR WATER DESALINATION IN THE AZOV-BLACK SEA REGION OF UKRAINE
title_fullStr STATISTICAL EVALUATION OF PERFORMANCE INDICATORS OF PHOTOVOLTAIC PLANTS AS A SOURCE OF ENERGY FOR WATER DESALINATION IN THE AZOV-BLACK SEA REGION OF UKRAINE
title_full_unstemmed STATISTICAL EVALUATION OF PERFORMANCE INDICATORS OF PHOTOVOLTAIC PLANTS AS A SOURCE OF ENERGY FOR WATER DESALINATION IN THE AZOV-BLACK SEA REGION OF UKRAINE
title_sort statistical evaluation of performance indicators of photovoltaic plants as a source of energy for water desalination in the azov-black sea region of ukraine
title_alt СТАТИСТИЧНА ОЦІНКА ПОКАЗНИКІВ ФУНКЦІОНУВАННЯ ФОТОЕЛЕКТРИЧНИХ СТАНЦІЙ ЯК ДЖЕРЕЛА ЕНЕРГІЇ ДЛЯ ОПРІСНЕННЯ ВОДИ В АЗОВО-ЧОРНОМОРСЬКОМУ РЕГІОНІ УКРАЇНИ
description The application of statistical methods for the analysis of random processes to obtain quantitative estimates for the performance indicators of photovoltaic plants as a stochastic energy source is considered. The power generation process is represented by a set of daily random functions with their respective trends and stochastic components. One hour was taken as the minimum stationari-ty interval of trend’s statistical characteristics. A time period of 16 years was studied to obtain statistically stable estimates. The meteorological database SARAH2 was used as a source of hourly data on the density of solar irradiance, ambient temperature and wind speed in the middle part of the Azov-Black Sea region of Ukraine. For mathematical modelling of power generation and electricity production processes, specialized software PVGIS version 5.2 of the European Commission was used. Hourly quantitative estimates of expected daily power generation trends for each month of the year, as well as their correlation functions, were computed. Algorithms were developed and levels of probabilistic assurance for hourly generated power were evaluated. Statistical estimates of the expected daily, monthly, and annual volumes of electricity production by photovoltaic power plants were studied, taking into account the meteorological conditions in the said region.
publisher Institute of Renewable Energy National Academy of Sciences of Ukraine
publishDate 2024
url https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/461
work_keys_str_mv AT vaskop statisticalevaluationofperformanceindicatorsofphotovoltaicplantsasasourceofenergyforwaterdesalinationintheazovblacksearegionofukraine
AT mazurenkoi statisticalevaluationofperformanceindicatorsofphotovoltaicplantsasasourceofenergyforwaterdesalinationintheazovblacksearegionofukraine
AT sysakr statisticalevaluationofperformanceindicatorsofphotovoltaicplantsasasourceofenergyforwaterdesalinationintheazovblacksearegionofukraine
AT vaskop statističnaocínkapokaznikívfunkcíonuvannâfotoelektričnihstancíjâkdžerelaenergíídlâoprísnennâvodivazovočornomorsʹkomuregíoníukraíni
AT mazurenkoi statističnaocínkapokaznikívfunkcíonuvannâfotoelektričnihstancíjâkdžerelaenergíídlâoprísnennâvodivazovočornomorsʹkomuregíoníukraíni
AT sysakr statističnaocínkapokaznikívfunkcíonuvannâfotoelektričnihstancíjâkdžerelaenergíídlâoprísnennâvodivazovočornomorsʹkomuregíoníukraíni
first_indexed 2024-07-02T04:05:11Z
last_indexed 2024-07-02T04:05:11Z
_version_ 1803619664661577728

Схожі ресурси