Capabilities of short-term forecasting of solar energy
Зростання частки сонячної енергетики справляє помітний вплив на характер роботи енергосистеми, що потребує все ретельнішого прогнозування поточної потужності СЕС. Розроблено різні підходи до прогнозування. Для кожної фотоелектричної станції можна використовувати як метеорологічні дані щодо рівнів со...
Збережено в:
| Дата: | 2017 |
|---|---|
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Ukrainian |
| Опубліковано: |
Institute of Renewable Energy National Academy of Sciences of Ukraine
2017
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/77 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Vidnovluvana energetika |
Репозитарії
Vidnovluvana energetika| id |
veorgua-article-77 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Vidnovluvana energetika |
| collection |
OJS |
| language |
Ukrainian |
| topic |
solar energy photovoltaic station forecasting statistical methods солнечная энергия фотоэлектрическая станцияпрогнозирование статистические методы сонячна енергія фотоелектрична станція прогнозування статистичні методи |
| spellingShingle |
solar energy photovoltaic station forecasting statistical methods солнечная энергия фотоэлектрическая станцияпрогнозирование статистические методы сонячна енергія фотоелектрична станція прогнозування статистичні методи Kuznietsov, M. Lysenko, O. Capabilities of short-term forecasting of solar energy |
| topic_facet |
solar energy photovoltaic station forecasting statistical methods солнечная энергия фотоэлектрическая станцияпрогнозирование статистические методы сонячна енергія фотоелектрична станція прогнозування статистичні методи |
| format |
Article |
| author |
Kuznietsov, M. Lysenko, O. |
| author_facet |
Kuznietsov, M. Lysenko, O. |
| author_sort |
Kuznietsov, M. |
| title |
Capabilities of short-term forecasting of solar energy |
| title_short |
Capabilities of short-term forecasting of solar energy |
| title_full |
Capabilities of short-term forecasting of solar energy |
| title_fullStr |
Capabilities of short-term forecasting of solar energy |
| title_full_unstemmed |
Capabilities of short-term forecasting of solar energy |
| title_sort |
capabilities of short-term forecasting of solar energy |
| title_alt |
Можливості короткотермінового прогнозування сонячної енергії Возможности краткосрочного прогнозирования солнечной энергии |
| description |
Зростання частки сонячної енергетики справляє помітний вплив на характер роботи енергосистеми, що потребує все ретельнішого прогнозування поточної потужності СЕС. Розроблено різні підходи до прогнозування. Для кожної фотоелектричної станції можна використовувати як метеорологічні дані щодо рівнів сонячної радіації, так і накопичену інформацію про роботу самої станції. Комбінування різних підходів дозволяє досягти задовільної точності, що дає змогу запобігти негативному впливу змінного характеру виробництва електроенергії. |
| publisher |
Institute of Renewable Energy National Academy of Sciences of Ukraine |
| publishDate |
2017 |
| url |
https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/77 |
| work_keys_str_mv |
AT kuznietsovm možlivostíkorotkotermínovogoprognozuvannâsonâčnoíenergíí AT lysenkoo možlivostíkorotkotermínovogoprognozuvannâsonâčnoíenergíí AT kuznietsovm capabilitiesofshorttermforecastingofsolarenergy AT lysenkoo capabilitiesofshorttermforecastingofsolarenergy AT kuznietsovm vozmožnostikratkosročnogoprognozirovaniâsolnečnojénergii AT lysenkoo vozmožnostikratkosročnogoprognozirovaniâsolnečnojénergii |
| first_indexed |
2024-06-01T14:33:32Z |
| last_indexed |
2024-06-01T14:33:32Z |
| _version_ |
1800669666263171072 |
| spelling |
veorgua-article-772019-01-01T13:03:27Z Можливості короткотермінового прогнозування сонячної енергії Capabilities of short-term forecasting of solar energy Возможности краткосрочного прогнозирования солнечной энергии Kuznietsov, M. Lysenko, O. solar energy photovoltaic station forecasting statistical methods солнечная энергия фотоэлектрическая станцияпрогнозирование статистические методы сонячна енергія фотоелектрична станція прогнозування статистичні методи Зростання частки сонячної енергетики справляє помітний вплив на характер роботи енергосистеми, що потребує все ретельнішого прогнозування поточної потужності СЕС. Розроблено різні підходи до прогнозування. Для кожної фотоелектричної станції можна використовувати як метеорологічні дані щодо рівнів сонячної радіації, так і накопичену інформацію про роботу самої станції. Комбінування різних підходів дозволяє досягти задовільної точності, що дає змогу запобігти негативному впливу змінного характеру виробництва електроенергії. The share of solar energy is growing rapidly in power around the world. Solar variability can affect the operation of power systems. Achieving predictability of solar energy allows for a better balance of electricity consumption. There are various resources to predict solar and photovoltaic energy, including traditional measuring weather data, information of active solar power plants, aerospace surveillance data on cloud cover, various analytical models (Numerical Weather Prediction).Short-term forecasting includes time intervals for minutes and hours; it is necessary for frequency control and load balancing. Mid-term forecast, from several hours to several days, based on market requirements for energy trade. Long-term forecasting is necessary for grid development planning and economic analysis, and performed in seasonal and annual time horizons.The physical approach to predicting deal with solar and photovoltaic energy behaviours, and statistical approach based primarily on historical data to identify trends. If the forecast concerning a large number of areas, some objects are modelled and methods of extrapolation or interpolation are used.Images of the sky are using with the methods of tracking the movement of clouds in the sky photographs. For satellite imagery, a similar approach is used for a longer time horizon because of the spatial and temporal resolution. For deterministic approach a certain level of solar energy is predicted, the stochastic indicates an additional level of uncertainty. The combination of techniques provides better accuracy of forecasts. To assess the accuracy of prediction the average deviation, mean square error, mean absolute error, standard deviation are used. The accuracy of the forecast is affected by the local climate, the amount of area or number of areas, forecasting horizon, a precision of the measuring equipment. The emergence of intelligent networks and power systems management forms its own requirements for predictability and encourages new developments in forecasting. Увеличение доли солнечной энергетики оказывает заметное влияние на характер работы энергосистемы, требует все более тщательного прогнозирования текущей мощности СЭС.Разработаны различные подходы к прогнозированию. Для каждой фотоэлектрической станции можно использовать как метеорологические данные по уровням солнечной радиации, так и накопленную информацию о работе самой станции. Комбинирование различных подходов позволяет достичь удовлетворительной точности, что дает возможность предотвратить негативное влияние переменного характера производства электроэнергии. Institute of Renewable Energy National Academy of Sciences of Ukraine 2017-03-16 Article Article application/pdf https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/77 Возобновляемая энергетика; № 1 (48) (2017): Науково-прикладний журнал Відновлювана енергетика; 25-32 Відновлювана енергетика; № 1 (48) (2017): Науково-прикладний журнал Відновлювана енергетика; 25-32 Vidnovluvana energetika ; No. 1 (48) (2017): Scientific and Applied Journal Vidnovluvana energetika; 25-32 2664-8172 1819-8058 uk https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/77/49 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |