Ways to display the wind and solar energy
Using wind and solar energy is one of the main trends ofcontemporary social development. Designing of energy facilitiesmust take into account the characteristics inherent in these renewableenergy sources, including dependence on weather conditions.From a user perspective, the process of energy flow...
Saved in:
| Date: | 2017 |
|---|---|
| Author Affiliations: |
|
| Keywords: | keywords |
| Main Author: | |
| Format: | Article |
| Language: | Ukrainian |
| Published: |
Institute of Renewable Energy National Academy of Sciences of Ukraine
2017
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/54 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Vidnovluvana energetika |
| Download file: |  |
Institution
Vidnovluvana energetika| _version_ | 1871103110947012608 |
|---|---|
| author | Uzheyko, S. |
| author_facet | Uzheyko, S. |
| author_institution_txt_mv | [
{
"author": "S. Uzheyko",
"institution": "Institute of Renewable Energy, NAS of Ukraine"
}
] |
| author_sort | Uzheyko, S. |
| baseUrl_str | https://ve.org.ua/index.php/journal/oai |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2026-07-18T06:32:08Z |
| description | Using wind and solar energy is one of the main trends ofcontemporary social development. Designing of energy facilitiesmust take into account the characteristics inherent in these renewableenergy sources, including dependence on weather conditions.From a user perspective, the process of energy flow lookslike a random, limited projected. Therefore, the is significantrole of designers experience for analysis of the expected performanceof energy facilities, the ability to assess the extent oferrors and of possible risks. The role of the information presentingis growing. Visualization of the data is able to facilitate thechoice of mathematical model and promote its adequacy. Forexample, for wind power stations present may not be pronounceddiurnal, making feasible the hypothesis of continuitycharacteristics averaged over a day. Having graphical representationfacilitates the achievement of such findings and makes themmore visible. Instead, solar energy clearly distinguished day andnight, and the intensity of the cloud can be considered high orlow. Graphical representation of different models of the possibledistribution of radiation compared with the actual histogramallows drawing preliminary conclusions on their adequacy. Createa Web application for processing statistical data makes itpossible to solve application problems, including graphical display,making them as accessible to the user, easy to run fast atwork. As a test, a web application was created, designed for theprocessing of statistical data on solar radiation stored in textform or spreadsheet. The functional application can flexibly changefor various dependences. The application allows you to displaygraphically the level of solar radiation during the day for anymonth, the average level of insolation, the histogram distributionof insolation, summary charts and other indicators as needed.Also the combination of statistical data processing as solar radiationand wind speed is possible with it Web application. |
| first_indexed | 2025-07-17T11:37:09Z |
| format | Article |
| fulltext |
КОМПЛЕКСНІ ЕНЕРГЕТИЧНІ СИСТЕМИ НА ОСНОВІ ВДЕ ISSN 1819-8058
Відновлювана енергетика. 2017. № 2 34
УДК 621.311
С.О.Ужейко (Інститут відновлюваної енергетики НАН України, Київ)
Способи відображення показників вітрової та сонячної енергії
Аналіз впливу відновлюваної енергетики на роботу енергосистем потребує коректного представлення даних та побудови
адекватних аналітичних моделей. Важливу роль при виборі моделей грає особистий досвід дослідників і проектувальників
та повнота розуміння процесів генерування енергії, які носять випадковий характер. Графічне представлення даних та
візуалізація режимів роботи дозволяють краще уявити особливості використання вітрової та сонячної енергії для прийн-
яття вірних рішень щодо конфігурації енергосистем на базі відновлюваних джерел енергії. Зручним інструментом для об-
робки наявних вхідних даних та графічного відображення статистичних залежностей є створення спеціального веб-
додатку. Бібл. 13, рис. 8.
Ключові слова: локальна енергосистема, вітроелектростанція, сонячна електростанція, математична модель, візу-
алізація, веб-додаток.
ORCID: 0000-0002-2789-8055
Вступ. Впровадження відновлюваної енерге-
тики, зокрема використання вітрової та сонячної
енергії, є одним із головних трендів сучасного
суспільного розвитку, від якого важко залишати-
ся осторонь в умовах України [1].
При проектуванні енергетичних об’єктів не-
обхідно враховувати характерні особливості,
притаманні цим відновлюваним джерелам енергії
(ВДЕ), зокрема змінний режим надходження ене-
ргії, залежний від погодних умов. Можна виділи-
ти дві характерні форми використання – будівни-
цтво потужних електростанцій промислового ти-
пу та спорудження невеликих об’єктів (локаль-
них енергосистем) індивідуального чи групового
використання. Особливо бурхливого розвитку в
Україні останнім часом набуло спорудження не-
великих приватних сонячних (фотоелектричних)
станцій, сотні яких будуються в останні роки [2].
При цьому проектування великих об’єктів вима-
гатиме особливої уваги до можливого їх впливу
на стан об’єднаної (чи регіональної) енергосис-
теми [3]. Для локальних систем важливішим ви-
дається оцінка надійності енергозабезпечення та
визначення оптимальної конфігурації такої сис-
теми [4] (співвідношення потужностей об’єктів
вітрової, сонячної енергії та інших джерел, вибір
системи акумулювання енергії тощо).
З точки зору користувача енергії процес її
надходження виглядає як випадковий, обмежено
прогнозований. Точність прогнозу та його часова
достовірність є також змінними величинами, які
можна оцінити лише з певною імовірністю [5].
Тому при аналізі очікуваної продуктивності ене-
ргетичних об’єктів значна роль відводиться до-
свіду проектувальників, умінню оцінити ступінь
похибок (а отже, імовірних ризиків) та вибрати
належну аналітичну модель процесу надходжен-
ня енергії [6]. Отже, окрім усталених методичних
розробок, людський фактор також відіграє певну
роль при прийнятті конкретних технічних рі-
шень. І тут набуває ваги спосіб подання інфор-
мації про енергетичний потенціал, зокрема щодо
збору, накопичення, статистичної обробки та
представлення даних. Візуалізація цих даних зда-
тна полегшити вибір математичної моделі та
сприяти її адекватності.
Математичне моделювання об’єктів ВДЕ.
Аналіз початкових даних, як правило, здійсню-
ється за такими показниками, як середні значення
(математичні сподівання), максимальні та осере-
днені відхилення (дисперсії), допустимі зміни за
одиницю часу, характер розподілу імовірності
певних значень. При цьому до уваги беруться
дані з різним часом усереднення – помісячні, се-
редньодобові, поточні (або осереднені в хвилин-
них масштабах). За результатами багатьох дослі-
джень для вітрових станцій осереднена крива
може не мати вираженого добового ходу, що ро-
© С.О.Ужейко, 2017
КОМПЛЕКСНІ ЕНЕРГЕТИЧНІ СИСТЕМИ НА ОСНОВІ ВДЕ ISSN 1819-8058
Відновлювана енергетика. 2017. № 2 35
бить допустимим гіпотезу про постійність упро-
довж доби осередненої за місяць швидкості [7].
На рис. 1 в якості прикладу зображено дані 2016
року, отримані біля м. Мелітополь на висоті 94 м.
Розподіл швидкості вітру як випадкової величини
в загальному випадку не є нормальним, хоча мо-
же бути близьким до нього (рис. 2); загальновжи-
ваним для вітру є використання розподілу Вей-
була. Натомість для сонячної енергії чітко виріз-
няється денний та нічний час, а функція розподі-
лу інтенсивності в загальному випадку апрокси-
мується емпіричними формулами. Наявність гра-
фічного представлення полегшує досягнення та-
ких висновків і робить їх більш наочними.
Приклад представлення реального розподілу
швидкості вітру різними моделями [8] зображено
на рис. 2.
Приклад графічного зображення масиву да-
них щодо поточної потужності енергосистеми,
що містить ВЕС [9], зображено на рис. 3. Тут
прийнято гіпотезу постійності для добового ходу
потужності ВЕС та відображено розмах коливань
відносно середніх значень.
Рис. 1. Добовий хід швидкості вітру (інтервал 30 хв).
Рис. 2. Гістограма розподілу швидкості вітру та різні моделі її апроксимації.
Рис. 3. Візуалізація погодинної потужності всієї енергосистеми (зліва) та ВЕС (справа).
КОМПЛЕКСНІ ЕНЕРГЕТИЧНІ СИСТЕМИ НА ОСНОВІ ВДЕ ISSN 1819-8058
Відновлювана енергетика. 2017. № 2 36
Для стабільної роботи електричної мережі по-
казовим є темп зміни генеруючої потужності, стій-
кість, оптимальність режимів роботи [10]. Отже,
важливою характеристикою вітрового режиму є
його поривчастість, в даному випадку темп зміни
швидкості вітру за короткий часовий проміжок.
Сонячна енергія також характерна різкими зміна-
ми рівня радіації. Сумісна робота вітрової та фо-
тоелектричної станцій може дещо згладити їх
природну нестабільність. Математична модель,
що описує сумісну роботу ВЕС та СЕС в однако-
вих параметрах і з часовим кроком 10-15 хв, наве-
дена зокрема в [11]. Імовірнісна природа флуктуа-
цій енергії, генерованої цими станціями, потребує
спеціального дослідження [3]. Зокрема, гістограми
стрибків потужності дають наочне уявлення як
про розмах, так і про частість таких флуктуацій.
Графічне порівняння фактичного, нормального та
коригованого розподілів відхилень потужності від
середнього значення наведено на рис. 4.
Рис. 4. Гістограма стрибків потужності ВЕУ та її апроксимація.
Моделювання рівнів сонячної радіації, як і
потужності вітру, здійснюється за такими показ-
никами, як середні значення (математичні споді-
вання), дисперсії, відхилення від середнього за
одиницю часу, характер розподілу імовірності
певних значень. При цьому до уваги беруться
дані з різним часом усереднення. Визначальними
є емпіричні значення, характерні для певного се-
зону та місцевості, рівень інсоляції упродовж до-
би як функція часу. Характер випадкових коли-
вань сонячної радіації, спричинених змінною
хмарністю, досліджувався рядом авторів, однак
усталеного висновку щодо розподілу імовірності
нема. Так, у роботі [12] стверджується, що роз-
поділ імовірності рівня сонячної радіації відріз-
няється від нормального. Автори перевіряли на
придатність такі розподіли, як експоненційний,
Вейбула, логнормальний, геометричний, гама- та
бета-розподіли. Вимірювалися пряме та розсіяне
випромінювання. За рівнем середньоквадратич-
ної похибки, яку дає застосування вказаних роз-
поділів порівняно з фактичними даними, в різні
місяці кращі результати забезпечували різні роз-
поділи, проте помітної переваги жоден з них не
отримав. Приклади моделювання сонячної радіа-
ції наведено зокрема в роботі [6]. Графічне пред-
ставлення різних моделей розподілу в порівнянні
з реальною гістограмою дозволяє зробити попе-
редні висновки щодо їх адекватності, оскільки
цифрових показників точності моделювання є
декілька і вони можуть бути суперечливими.
Отже, досліджувані показники вітрового
режиму та рівня інсоляції дозволяють точніше
спрогнозувати роботу ВДЕ в певному регіоні та її
вплив на характер постачання електроенергії при
роботі у складі об’єднаної чи локальної
енергосистеми. При цьому перелік досліджених
параметрів не є вичерпним, потреба в
дослідженнях визначається особливостями
роботи енергосистеми як у частині генерування,
так і споживання електроенергії.
Розглянуті характеристики поведінки потуж-
ностей електростанцій на базі сонячної та вітро-
вої енергії, отримані з фактичних метеоданих,
надалі можуть бути використані як тестові при
розробці математичної моделі роботи сумісної
вітро-сонячної станції. Така модель необхідна
для оптимального вибору розмірів генеруючих та
КОМПЛЕКСНІ ЕНЕРГЕТИЧНІ СИСТЕМИ НА ОСНОВІ ВДЕ ISSN 1819-8058
Відновлювана енергетика. 2017. № 2 37
акумулюючих потужностей відповідно до режи-
мів споживання енергії, для розрахунку показни-
ків надійності забезпечення енергією тощо.
Математична модель миттєвої потужності
ВЕС розглянута зокрема в роботі [13]. Для моде-
лювання застосовано представлення миттєвої
потужності у вигляді осередненого значення для
заданого сезону (трендової кривої), серед-
ньодобового значення як випадкової величини та
поточних короткотермінових змін як випадково-
го процесу. Математична модель поточного рівня
сонячної радіації як випадкового процесу, змін-
ного в часі упродовж доби, запропонована зок-
рема в роботі [6]. Вибір конкретної моделі та
оцінка її адекватності базуються в тому числі і на
візуальному представленні даних, що є важливою
складовою аналізу. Таке представлення має ба-
зуватися на значному обсязі статистичних
метеорологічних та інших даних і давати мож-
ливість розглядати та аналізувати різні обсяги та
вибірки початкових даних, їх агрегування та
статистичну обробку.
Створення веб-застосунку для обробки
статистичних даних.
В останні роки в сфері інформаційних техно-
логій все більшу перевагу лідери ринку та просто
розробники програмного забезпечення надають
веб-застосункам, або веб-додаткам. В загальному
вигляді веб-застосунок – це клієнтська програма,
що дає змогу вирішувати прикладні задачі корис-
тувача. На відміну від звичайного застосунку,
зазвичай містить серверну частину, що викону-
ється на віддаленому веб-сервері, і клієнтську
частину, що виконується у браузері безпосеред-
ньо на пристрої користувача. Головною перева-
гою такого застосунку є те, що він не залежить
від конкретної операційної системи користувача,
версії встановленого програмного забезпечення,
драйверів та інших бібліотек, а також може ви-
конуватись не лише на персональних
комп’ютерах, а й на планшетних комп’ютерах,
смартфонах тощо. Це робить веб-застосунки мак-
симально доступними з будь-яких пристроїв, ле-
гкими для запуску, швидкими в роботі, оскільки
за оптимізацію в більшій мірі відповідає саме
браузер, розвиток і підтримка яких знаходиться
на високому рівні.
Саме тому був створений веб-додаток, при-
значений для обробки статистичних даних по
сонячній радіації, збережених у текстовому ви-
гляді або у форматі Microsoft Excel. Функціонал
додатку можна гнучко змінювати для отримання
інших залежностей або розрахунків потенціального
рівня генерації фотоелектричного модуля, встанов-
леного в заданих географічних координатах.
На даний момент додаток дозволяє відобра-
зити в графічному вигляді наступні залежності.
1. Рівень сонячної радіації протягом дня для
будь-якого числа будь-якого місяця, для якого
існують статистичні дані. В даному прикладі роз-
глянуто дані, що презентують всі сезони року
(для січня, квітня, липня та жовтня 2016 р.). На
рис. 5 зображено приклад графічного представ-
лення. Вздовж горизонтальної осі Х показаний
час доби, а вздовж вертикальної осі У – рівень
радіації у Вт/м2.
Рис. 5. Графічне представлення сонячної радіації для 2 січня.
КОМПЛЕКСНІ ЕНЕРГЕТИЧНІ СИСТЕМИ НА ОСНОВІ ВДЕ ISSN 1819-8058
Відновлювана енергетика. 2017. № 2 38
2. Середньомісячний рівень інсоляції для обраного місяця. Значення осей аналогічні рис. 5.
Рис. 6. Графічне представлення осередненої сонячної радіації для січня.
Як видно з рис. 6, із таких графіків можна
отримати середнє значення, яке може бути кори-
сним для довгострокового прогнозування рівня
сонячної радіації або рівня виробітку СЕС. Це
значення буде враховувати погодні умови для
кожного конкретного місяця.
3. Графічні дані у вигляді стовпчастої діаг-
рами або гістограми, які показують кількість
замірів протягом обраного місяця і значення
яких вписуються в обмеження, показані вздовж
осі Х, у Вт/м2. Вздовж осі У показана кількість
таких замірів.
Рис. 7. Гістограма частості певного рівня сонячної радіації протягом січня.
З показаної залежності можна зробити ви-
сновок про кількість відрізків часу, коли СЕС
працює в режимі максимального виробітку, а та-
кож у будь-якому іншому режимі, виходячи з
частості попадання у певний діапазон інсоляції.
Видно, що у січні рівень інсоляції майже ніколи
не перевищує 800 Вт/м2, а найбільша кількість
вимірів припадає на рівень до 100 Вт/м2. У квітні
розподілення за відрізками найбільш рівномірне,
а сам максимум (більше 900 Вт/м2) досить трива-
лий. У липні кількість вимірів з рівнями більше
900 Вт/м2 найбільша, відповідно і тривалість ро-
боти СЕС у режимі максимального виробітку
найбільша. У жовтні ситуація подібна до квітня,
але набагато менша кількість відрізків з макси-
мальним рівнем радіації.
4. Зведений графік середнього значення со-
нячної радіації за кожен місяць в одній системі
координат. Вздовж осі Х показаний час протягом
дня, а вздовж осі У – рівень радіації у Вт/м2.
Оскільки у веб-додатку є можливість зміни мови
інтерфейсу з української на англійську, на рис. 8
зображено приклад англомовного інтерфейсу.
КОМПЛЕКСНІ ЕНЕРГЕТИЧНІ СИСТЕМИ НА ОСНОВІ ВДЕ ISSN 1819-8058
Відновлювана енергетика. 2017. № 2 39
Рис. 8. Графічне представлення осередненої сонячної радіації для різних місяців.
При достатній кількості статистичної інфор-
мації такий графік може дати уяву про зміну рів-
ня сонячної радіації або виробітку СЕС протягом
року з урахуванням погодних умов, а також гра-
ничні значення виробітку енергії.
Висновки. Графічне представлення та візуа-
лізація даних є важливим інструментом аналізу
роботи відновлюваних джерел енергії, що мають
випадкову природу. Створений веб-додаток, як
метод представлення даних, на даний момент є
фундаментом, який дозволяє графічно відобрази-
ти необхідні статистичні залежності стосовно
рівня інсоляції відповідно до вхідних статистич-
них даних. У майбутньому функціонал може зна-
чно розширюватись відповідно до вимог, врахо-
вувати технічні параметри обладнання для про-
гнозування рівня виробітку електроенергії, а та-
кож враховувати існуючу інформацію для ство-
рення коротко- та довгострокових прогнозів ро-
боти фотоелектричних станцій. Також можлива
комбінація з обробкою статистичних даних як
сонячної радіації, так і швидкості вітру, для си-
муляції гібридних сонячно-вітрових станцій.
1. Вітроенергетичний сектор України 2016. Огляд ри-
нку [Електронний ресурс] / Режим доступу:
http://uwea.com.ua.
2. Відновлювана енергетика [Електронний ресурс] /
Режим доступу: http://saee.gov.ua.
3. Кузнєцов М.П., Ужейко С.О. Імовірнісні аспекти ви-
користання відновлюваних джерел енергії в зоні відчуження
Чорнобильської АЕС // Відновлювана енергетика – 2016,
№3. – С. 6–12.
4. Кузнєцов М.П. Особливості оптимізації гібридних
енергосистем. Матеріали XVІI міжнародної науково-
практичної конференції "Відновлювана енергетика та енер-
гоефективність у XXI столітті". 29-30 вересня 2016 року, м.
Київ: 2016. С. 102–107.
5. Кузнєцов М.П., Лисенко О.В. Можливості короткоте-
рмінового прогнозування сонячної енергії // Відновлювана
енергетика. – 2017, №1. – С. 25–32.
6. Кузнєцов М.М. Моделювання спільної роботи вітро-
вої та сонячної електростанцій // Відновлювана енергетика.
– 2016, № 1. – С. 12–16.
7. M.Olsson, M.Perninge, L.Soder. Modeling real-time bal-
ancing power demands in wind power systems using stochastic
differential equations // Electric power systems research. – 2010.
– No.80. – P. 966–974.
8. Кузнєцов М.П. Застосування нормального розподілу
до опису швидкості вітру // Відновлювана енергетика. –
2013, №2. – С. 53–58.
9. Кузнєцов М.П. Стохастичні моделі роботи енергоси-
стеми, яка містить вітрові електростанції // Відновлювана
енергетика. – 2012. – № 1. – С.34–41.
10. Ужейко С.О. Особливості впливу відновлюваних
джерел енергії на електричну мережу. Матеріали XVІI між-
народної науково-практичної конференції "Відновлювана
енергетика та енергоефективність у XXI столітті". 29-30
вересня 2016 року, м. Київ: 2016. С. 163–167.
11. Кузнєцов М.П. Деякі особливості автономної робо-
ти вітрової та сонячної електростанцій // Відновлювана ене-
ргетика – 2016, №2. – С.15–21.
12. Y.D.Arthur, K.B.Gyamfi, S.K.Appiah. Probability Dis-
tributional Analysis of Hourly Solar Irradiation in Kumasi-
Ghana. International Journal of Business and Social Research
(IJBSR), 2013, No.3. – Р. 63–75.
13. Кузнецов Н.П. Математическое моделирование ра-
боты ветровых электростанций // М.: Альтернативная энер-
гетика и экология. – 2013, № 3. – С.79–83.
REFERENCE
1. Wind energy in Ukraine 2016. Market review. Electronic
resource: http:// uwea.com.ua.
2. Renewable energy. Electronic resource: http://saee.gov.ua.
3. M.Kuznietsov, S.Uzheіko. Probabilistic aspects of re-
newable energy using in the Chernobyl Zone // Kyiv, Ukrainian:
Renewable Energy. – 2016, No.3. – P.6-12.
КОМПЛЕКСНІ ЕНЕРГЕТИЧНІ СИСТЕМИ НА ОСНОВІ ВДЕ ISSN 1819-8058
Відновлювана енергетика. 2017. № 2 40
4. M.Kuznietsov. Features to optimize hybrid power sys-
tems. Materials of XVII International Scientific Conference
"Renewable energy and energy efficiency in the XXI century".
2016, Kyiv. – P.102-107.
5. M.Kuznietsov, O.Lysenko. Capabilities of short-term
forecasting of solar energy // Kyiv, Ukrainian: Renewable En-
ergy. – 2017, No.1. – P.25-32.
6. M.Kuznietsov. Modeling of the wind and solar power
common work. – 2016, № 1. – P.12-16.
7. M.Olsson. Modeling real-time balancing power demands
in wind power systems using stochastic differential equations /
M.Olsson, M.Perninge, L.Soder // Electric power systems re-
search. – 2010. – No.80. – P. 966–974.
8. M.Kuznietsov. Application of normal distribution to de-
scribe the wind speed // Kyiv, Ukrainian: Renewable Energy. –
2013, No.2. – P.53-58.
9. M.Kuznietsov. Stochastic models of power system con-
taining wind farms // Kyiv, Ukrainian: Renewable Energy. –
2012, No.1. – P.34-41.
10. S.Uzheіko. Features of the impact of renewable energy
on the electrical grid. Materials of XVII International Scientific
Conference "Renewable energy and energy efficiency in the XXI
century". 2016, Kyiv. – P.163-167.
11. M.Kuznietsov. Some features of autonomous work of
wind and solar power stations // Kyiv, Ukrainian: Renewable
Energy. – 2016, No.2. – P.15-21.
12. Y.D.Arthur, K.B.Gyamfi, S.K.Appiah. Probability Dis-
tributional Analysis of Hourly Solar Irradiation in Kumasi-
Ghana. International Journal of Business and Social Research
(IJBSR), 2013, No.3. – Р.63-75.
13. M.Kuznietsov. Mathematical modeling of wind farms
capacity // Moscow: Alternative Energy and Ecology. – 2013,
No.3. – P.79-83.
С.О.Ужейко (Институт возобновляемой энергетики НАН
Украины, Киев)
Способы отображения показателей ветровой и солнеч-
ной энергии
Анализ влияния возобновляемой энергетики на работу энер-
госистем требует корректного представления данных и
построения адекватных аналитических моделей. Важную
роль при выборе моделей играет личный опыт исследовате-
лей и проектировщиков, и полнота понимания процессов
генерации энергии, которые носят случайный характер.
Графическое представление данных и визуализация режи-
мов работы позволяют лучше представить особенности
использования ветровой и солнечной энергии для принятия
верных решений по конфигурации энергосистем на базе
возобновляемых источников энергии. Удобным инструмен-
том для обработки имеющихся входных данных и графиче-
ского отображения статистических зависимостей являет-
ся создание специального веб-приложения. Библ. 13, рис. 8.
Ключевые слова: локальная энергосистема, ветроэлектро-
станция, солнечная электростанция, математическая мо-
дель, визуализация, веб-приложение.
Uzheyko S. (Institute of renewable energy, NAS, Ukraine, Kyiv)
Ways to display the wind and solar energy
Analysis of the power impact of renewable energy require to
work correctly presenting and building adequate analytical
models. Important role in models choosing plays a personal
experience of researchers and designers and completeness of
understanding the random processes of energy generation.
Graphical data representation and visualization of operating
modes allows us to better imagine the wind and solar peculiari-
ties to make correct decisions about the configuration of power
systems based on renewable energy sources. A handy tool avail-
able for processing incoming data and graphical display of sta-
tistical dependencies is to create a Web application. References
13, figures 8.
Keywords: local grid, wind power, solar power, mathematical
model, visualization, Web application.
SYNOPSES
Using of wind and solar energy is one of the main trends of
contemporary social development. Designing of energy facilities
must take into account the characteristics inherent in these re-
newable energy sources, including dependence on weather con-
ditions. From a user perspective the process of energy flow looks
like a random, limited projected. Therefore, the is significant
role of designers experience for analysis of the expected per-
formance of energy facilities, the ability to assess the extent of
errors and of possible risks. The role of the information present-
ing is growing. Visualization of the data is able to facilitate the
choice of mathematical model and promote its adequacy. For
example, for wind power stations present may not be pro-
nounced diurnal, making feasible the hypothesis of continuity
characteristics averaged over a day. Having graphical representa-
tion facilitates the achievement of such findings and makes them
more visible. Instead, solar energy clearly distinguished day and
night, and the intensity of the cloud can be considered high or
low. Graphical representation of different models of possible
distribution of radiation compared with the actual histogram
allows to draw preliminary conclusions on their adequacy. Cre-
ate a Web application for processing statistical data makes it
possible to solve application problems, including graphical dis-
play, making them as accessible to the user, easy to run fast at
work. As a test a web application was created, designed for the
processing of statistical data on solar radiation stored in text
form or spreadsheet. Functional application can flexibly change
for various dependences. The application allows you to display
graphically the level of solar radiation during the day for any
month, the average level of insolation, the histogram distribution
of insolation, summary charts and other indicators as needed.
Also combination of statistical data processing as solar radiation
and wind speed is possible with it Web application.
Стаття надійшла до редакції 10.05.17
Остаточна версія 07.06.17
|
| id | veorgua-article-54 |
| institution | Vidnovluvana energetika |
| keywords_txt_mv | keywords |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2026-07-19T01:03:00Z |
| publishDate | 2017 |
| publisher | Institute of Renewable Energy National Academy of Sciences of Ukraine |
| record_format | ojs |
| resource_txt_mv | veorgua/f8/27aa137ef81d47e3ab335a68a41410f8.pdf |
| spelling | veorgua-article-542026-07-18T06:32:08Z Ways to display the wind and solar energy Способы отображения показателей ветровой и солнечной энергии Способи відображення показників вітрової та сонячної енергії Uzheyko, S. local grid wind power solar power mathematical model visualization Web application локальна енергосистема вітроелектростанція сонячна електростанція математична модель візуалізація веб-додаток локальная энергосистема ветроэлектростанция солнечная электростанция математическая модель визуализация веб-приложение Using wind and solar energy is one of the main trends ofcontemporary social development. Designing of energy facilitiesmust take into account the characteristics inherent in these renewableenergy sources, including dependence on weather conditions.From a user perspective, the process of energy flow lookslike a random, limited projected. Therefore, the is significantrole of designers experience for analysis of the expected performanceof energy facilities, the ability to assess the extent oferrors and of possible risks. The role of the information presentingis growing. Visualization of the data is able to facilitate thechoice of mathematical model and promote its adequacy. Forexample, for wind power stations present may not be pronounceddiurnal, making feasible the hypothesis of continuitycharacteristics averaged over a day. Having graphical representationfacilitates the achievement of such findings and makes themmore visible. Instead, solar energy clearly distinguished day andnight, and the intensity of the cloud can be considered high orlow. Graphical representation of different models of the possibledistribution of radiation compared with the actual histogramallows drawing preliminary conclusions on their adequacy. Createa Web application for processing statistical data makes itpossible to solve application problems, including graphical display,making them as accessible to the user, easy to run fast atwork. As a test, a web application was created, designed for theprocessing of statistical data on solar radiation stored in textform or spreadsheet. The functional application can flexibly changefor various dependences. The application allows you to displaygraphically the level of solar radiation during the day for anymonth, the average level of insolation, the histogram distributionof insolation, summary charts and other indicators as needed.Also the combination of statistical data processing as solar radiationand wind speed is possible with it Web application. Анализ влияния возобновляемой энергетики на работу энер-госистем требует корректного представления данных ипостроения адекватных аналитических моделей. Важнуюроль при выборе моделей играет личный опыт исследовате-лей и проектировщиков, и полнота понимания процессовгенерации энергии, которые носят случайный характер.Графическое представление данных и визуализация режи-мов работы позволяют лучше представить особенностииспользования ветровой и солнечной энергии для принятияверных решений по конфигурации энергосистем на базевозобновляемых источников энергии. Удобным инструмен-том для обработки имеющихся входных данных и графиче-ского отображения статистических зависимостей являет-ся создание специального веб-приложения. Аналіз впливу відновлюваної енергетики на роботу енергосистем потребує коректного представлення даних та побудовиадекватних аналітичних моделей. Важливу роль при виборі моделей грає особистий досвід дослідників і проектувальниківта повнота розуміння процесів генерування енергії, які носять випадковий характер. Графічне представлення даних тавізуалізація режимів роботи дозволяють краще уявити особливості використання вітрової та сонячної енергії для прийн-яття вірних рішень щодо конфігурації енергосистем на базі відновлюваних джерел енергії. Зручним інструментом для об-робки наявних вхідних даних та графічного відображення статистичних залежностей є створення спеціального веб-додатку. Institute of Renewable Energy National Academy of Sciences of Ukraine 2017-06-14 Article Article application/pdf https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/54 Vidnovluvana energetika ; No. 2 (49) (2017): Scientific and Applied Journal Vidnovluvana energetika; 34-40 Возобновляемая энергетика; ##issue.no## 2 (49) (2017): Науково-прикладний журнал Відновлювана енергетика; 34-40 Відновлювана енергетика; № 2 (49) (2017): Науково-прикладний журнал Відновлювана енергетика; 34-40 2664-8172 1819-8058 uk https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/54/38 Copyright (c) 2017 S. Uzheyko https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 |
| spellingShingle | local grid wind power solar power mathematical model visualization Web application Uzheyko, S. Ways to display the wind and solar energy |
| title | Ways to display the wind and solar energy |
| title_alt | Способы отображения показателей ветровой и солнечной энергии Способи відображення показників вітрової та сонячної енергії |
| title_full | Ways to display the wind and solar energy |
| title_fullStr | Ways to display the wind and solar energy |
| title_full_unstemmed | Ways to display the wind and solar energy |
| title_short | Ways to display the wind and solar energy |
| title_sort | ways to display the wind and solar energy |
| topic | local grid wind power solar power mathematical model visualization Web application |
| topic_facet | local grid wind power solar power mathematical model visualization Web application локальна енергосистема вітроелектростанція сонячна електростанція математична модель візуалізація веб-додаток локальная энергосистема ветроэлектростанция солнечная электростанция математическая модель визуализация веб-приложение |
| url | https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/54 |
| work_keys_str_mv | AT uzheykos waystodisplaythewindandsolarenergy AT uzheykos sposobyotobraženiâpokazatelejvetrovojisolnečnojénergii AT uzheykos sposobivídobražennâpokaznikívvítrovoítasonâčnoíenergíí |