Czasopismo | WIADOMOŚCI ELEKTROTECHNICZNE | Rocznik 2016 - zeszyt 8

Zastosowanie teorii szarych systemów do prognozy pozyskiwania energii wiatru w Polsce

10.15199/74.2016.8.5

Jacek Janiszewski

nr katalogowy: 100075
10.15199/74.2016.8.5

Application of Grey Systems Theory to forecast the wind power gain in Poland Słowa kluczowe: model GM(1.1), prognoza, teoria szarych systemów Przedstawiono zagadnienia dotyczące wykorzystania metody opartej na teorii szarych systemów do modelowani i prognozowania rosnącego pozyskiwania energii produkowanej siłą wiatru, szczególnie modelu typu GM(1.1) Key words: model GM(1.1), forecast, grey systems theory The article presents problems relating to the application of the Grey Systems Theory to simulate and forecast the wind power gain particularly model GM(1.1) Energia wiatru pozyskiwana jest dzięki różnicy temperatur mas powietrza. Turbina wiatrowa jest pobudzona do pracy konwersją wiatru, dzięki której otrzymuje się moment obrotowy, działający na łopaty wirnika, w wyniku czego otrzymuje się energię elektryczną oddawaną do sieci. Energia wiatru jest prosta w pozyskiwaniu oraz szeroko dostępna. W przemyśle dąży się do redukcji emisji gazów cieplarnianych, zastępując energetykę opartą na paliwach nieodnawialnych (kopalnianych), jednakże negatywnie wpływa na ptactwo (wypadki podczas pracy turbin wiatrowych). Nierównomierność powiewów wiatru nie powoduje dużych wahań w pracy systemów energetycznych, jeżeli nie stanowi głównego udziału energii. Według doświadczeń Danii, zalecany udział energii wiatrowej w systemach energetycznych nie powinien przekraczać 19%. Turbiny wiatrowe stosuje się w rejonach wodnych jak i na lądzie, jednakże większą sprawność energetyczną uzyskuje się na farmach morskich, gdyż ich lokalizacja jest mniej kłopotliwa dla ludzi, jednakże przyłącze do sieci takich elektrowni jest znacznie bardziej skomplikowane. Aktualnie turbiny pracują w zakresie od kilkudziesięciu kilowatów do kilkudziesięciu megawatów. Energia wiatru odgrywa z roku na rok coraz większą rolę w światowym bilansie energetycznym. Prognozowanie pozyskania energii jest bardzo istotne przy planach dotyczących strategii rozwoju państwa czy regionu.[...]

Bibliografia

[1] Berent-Kowalska G., Kacprowska J., Moskal I., Jurgaś A., Kacperczyk G. 2014. Główny Urząd Statystyczny. Energia ze źródeł odnawialnych w 2013 r., Warszawa.
[2] Bobrowski W. 2014. Debiut największej elektrowni wiatrowej. Wiadomości Elektrotechniczne, 8, 55-56.
[3] Bobrowski W. 2014. Morska elektrownia wiatrowa Borkun - sukces czy porażka. Wiadomości Elektrotechniczne, 3, 65-67.
[4] Borowski W. 2014. Radar lokalizuje fermy wiatrowe z dala od przelotu ptaków. Wiadomości Elektrotechniczne, 9, 145-146.
[5] Cempel C., Tabaszewski M. 2007. Application of grey system theory in multidimensional machine condition monitoring. Diagnostyka. 2, 11-18.
[6] Dang L., Song B. 2012. Analysis of the income elasticity of the consumer demand of Chinese rural residents and prediction of its trend. Grey Syst.: Theory Appl. 2(2), 148-156.
[7] Deng J.L. 1982. Control problems of grey systems. Syst.ControlLett., 5, 288-294.
[8] Deng J.L. 1989. Introduction to grey system theory. J.GreySyst., 1(1), 1-24.
[9] Guo R. 2005. Repairable system modelling via grey differential equations. J.Grey- Syst. 8, 69-91.
[10] Janiszewski J., Nawrowski A. 2015. Zastosowanie teorii szarych systemów do prognozowania zużycia energii elektrycznej na przykładzie miasta Poznania. Między Ewolucją a rewolucją w poszukiwaniu strategii energetycznej. Tom 1. Poznań.
[11] Kayacan E., Ulutas B., Kaynak O. 2010. Grey system theory-based models in time series prediction. Expert Syst. Appl., 37, 1784-1789.
[12] Lee Y.S., Tong L.I. 2011. Forecasting energy consumption using a grey model improved by incorporating genetic programming. Energy Convers. Manag., 52, 147-152.
[13] Li G.D., Yamaguchi D., Nagi M.A. 2007. GM(1,1). Markov chain combined model with anapplication to predict number of Chinese international airlines. Technol. Forecast. Soc. Change. 74, 1465-1481.
[14] Lin C.T., Yang S.Y. 2003. Forecast of the output value of Taiwan’s optoelectronics industry using the grey forecasting model. Technol.Forecast.Soc.Change., 70, 177-186.
[15] Lin Z., Zhang Q., Liu H. 2012. Parameters optimization of GM(1.1) model based on artificial fish swarm algorithm. Grey Syst. Theory Appl., 2(2), 166-177.
[16] Lim D., Anthony P., Mun H.C. 2012. Maximizing bidder’s profit in online auctions using grey system theory’s predictor agent. GreySyst.: TheoryAppl. 2(2), 105-128.
[17] Pai T.Y., Ho C.L., Chen S.W. 2011. Using seven types of GM(1,1) model to forecast hourly particulate matter concentration in Banciao City of Taiwan. Water Air Soil Pollut., 217, 25-33.
[18] Peng Y., Dong M. 2011. A hybrid approach of HMM and gray model forage-dependent health prediction of engineering assets. Expert Syst.Appl. 38, 12946-12953.
[19] Sijing C., Guangxu T., Hualin G. 1993. Grey system theory applied to rock mechanics. GeoMech. Abstr. 30, 473-478.
[20] Trivedi H.V., Singh K.J. 2005. Application of grey system theory in the development of a runoff prediction model. Biosyst. Eng., 92(4), 521-526.
[21] Wang T.C., Liou M.C., Hung H.H. 2005. Application of grey theory on forecasting the exchange rate between TWD and USD. Internal Conference of Business and Information. Conference paper, HongKong, 1-8.
[22] Yao A.W.L., Chi S.C. 2004. Analysis and design of a Taguchi-Grey based electricity demand predictor for energy management systems. Energy Convers. Manag., 45, 1205-1217.
[23] Zhang H., Li Z., Chen Z. 2003. Application of grey modelling method to fitting and forecasting wear trend of marine diesel engines. Tribol.Int., 36, 753-756.
[24] Zhang L., Wang Z., Zhao S. 2007. Short-term fault prediction of mechanical rotating parts on the basis of fuzzy-grey optimizing method. Mech. Syst. Signal Process, 21, 856-865.

Jeśli masz wykupiony/przyznany dostęp - zaloguj się. Skorzystaj z naszych propozycji zakupu!

Publikacja


e-Publikacja (format pdf) - nr 100075 "Zastosowanie teorii szary..." licencja: Osobista Produkt cyfrowy	10.00 zł

Zeszyt


WIADOMOŚCI ELEKTROTECHNICZNE - e-zeszyt (pdf) 2016-8 licencja: Osobista Produkt cyfrowy	33.00 zł

Prenumerata

WIADOMOŚCI ELEKTROTECHNICZNE - prenumerata cyfrowa
licencja: Osobista

Produkt cyfrowy
Nowość

402.00 zł

WIADOMOŚCI ELEKTROTECHNICZNE - papierowa prenumerata roczna + wysyłka
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
WIADOMOŚCI ELEKTROTECHNICZNE - papierowa prenumerata roczna	492.00 zł brutto 455.56 zł netto 36.44 zł VAT (stawka VAT 8%)
WIADOMOŚCI ELEKTROTECHNICZNE - pakowanie i wysyłka	42.00 zł brutto 34.15 zł netto 7.85 zł VAT (stawka VAT 23%)

534.00 zł

WIADOMOŚCI ELEKTROTECHNICZNE - PAKIET prenumerata PLUS
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
WIADOMOŚCI ELEKTROTECHNICZNE - PAKIET prenumerata PLUS (Prenumerata papierowa + dostęp do portalu sigma-not.pl + e-prenumerata)	600.00 zł brutto 555.56 zł netto 44.44 zł VAT (stawka VAT 8%)

600.00 zł

Zeszyt

2016-8

Twój Koszyk

Publikacja

Zeszyt

Prenumerata

Zeszyt

Czasopisma