Nowadays there is no need to convince anyone about the necessity of renewable energy. One of the most promising ways to obtain it is the wind power. Countries like Denmark, Germany or Spain proved that, while professionally managed, it can cover a substantial part of the overall energy demand. One of the main and specific problems related to the wind power management — development of the accurate power prediction models. Nowadays State-Of-Art systems provide predictions for a single wind turbine, wind farm or a group of them. However, the spatio-temporal propagation of the errors is not adequately considered. In this paper the potential for improving modern wind power prediction tool WPPT, based on the spatio-temporal propagation of the errors, is examined. Several statistical models (Linear, Threshold, Varying-coefficient and Conditional Parametric) capturing the cross-dependency of the errors, obtained in different parts of the country, are presented. The analysis is based on the weather forecast information and wind power prediction errors obtained for the territory of Denmark in the year 2004. / Vienas iš perspektyviausių bei labiausiai plėtojamų atsinaujinančių energijos šaltinių - vėjas. Tokios Europos Sąjungos šalys kaip Danija, Vokietija bei Ispanija savo patirtimi įrodė, jog tinkamai valdomas bei vystomas vėjo ūkis gali padengti svarią šalies energijos paklausos dalį.
Pagal Europos Sąjungos direktyvą 2001/77/EC Lietuva yra įsipareigojusi iki 2010 m. pasiekti, kad elektros energijos gamyba iš atsinaujinančių energijos išteklių sudarytų 7% suvartojamos elektros energijos. Šių įsipareigojimų įvykdymui Lietuvos vyriausybės priimtu nutarimu yra nustatyta atsinaujinančių energijos išteklių naudojimo skatinimo tvarka, pagal kurią numatyta palaipsniui plėsti vėjo energijos naudojimą šalyje. Planuojama, kad iki 2010 m. bus pastatyta 200 MW bendros galios vėjo elektrinių, kurios gamins apie 2,2% visos suvartojamos elektros energijos [Marčiukaitis, 2007]. Didėjant vėjo energijos daliai energetikos sistemoje, Lietuvoje ateityje kils sistemos balansavimo problemų dėl nuolatinių vėjo jėgainių galios svyravimų. Kaip rodo kitų šalių patirtis, vėjo elektrinių galios prognozė yra efektyvi priemonė, leidžianti išspręsti šias problemas.
Šiame darbe pristatyti keletas statistinių modelių bei metodų, skirtų išgaunamos vėjo energijos prognozėms gerinti. Analizė bei modeliavimas atlikti nagrinėjant Danijos WPPT (Wind Power Prediction Tool) duomenis bei meteorologines prognozes. Pagrindinis darbo tikslas - modifikuoti WPPT, atsižvelgiant į vėjo krypties bei stiprio įtaką energijos... [toliau žr. visą tekstą]
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LABT_ETD/oai:elaba.lt:LT-eLABa-0001:E.02~2007~D_20070816_142259-79654 |
| Date | 16 August 2007 |
| Creators | Vlasova, Julija |
| Contributors | Saulis, Leonas, Valakevičius, Eimutis, Aksomaitis, Algimantas Jonas, Barauskas, Arūnas, Janilionis, Vytautas, Navickas, Zenonas, Pekarskas, Vidmantas Povilas, Rudzkis, Rimantas, Madsen, Henrik, Radziukynas, Virginijus, Kaunas University of Technology |
| Publisher | Lithuanian Academic Libraries Network (LABT), Kaunas University of Technology |
| Source Sets | Lithuanian ETD submission system |
| Language | English |
| Detected Language | Unknown |
| Type | Master thesis |
| Format | application/pdf |
| Source | http://vddb.library.lt/obj/LT-eLABa-0001:E.02~2007~D_20070816_142259-79654 |
| Rights | Unrestricted |
Page generated in 0.0028 seconds