BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Namysłowska-Wilczyńska Barbara (Wrocław University of Technology), Wilczyński Artur (Wrocław University of Technology)
Tytuł
3D Electric Power Demand Forecasting as a Tool for Planning Electrical Power Firm's Activity by Means of Geostatistical Methods
Prognozowanie (3D) zapotrzebowania na moc elektryczną jako narzędzie w planowaniu działalności firmy energetycznej z zastosowaniem metod geostatystycznych
Źródło
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Ekonometria (28), 2010, nr 91, s. 95-112, rys., tab., bibliogr. 17 poz.
Research Papers of Wrocław University of Economics. Econometrics
Tytuł własny numeru
Prognozowanie = Forecasting
Słowa kluczowe
Energia elektryczna, Prognozowanie, Analiza przestrzenna
Electric power, Forecasting, Spatial analysis
Uwagi
summ., streszcz.
Abstrakt
Metody geostatystyczne zastosowano do prognozowania obszarowo-czasowego (3D) zapotrzebowania na moc elektryczną. Analizy przestrzenne przeprowadzono na podstawie danych stanowiących obciążenia w dwóch rodzajach sieci elektroenergetycznych, tj. w węzłach sieci 220 oraz 400 kV dla całego obszaru Polski i w węzłach sieci 110 kV dla wytypowanego podobszaru Polski. Strukturę zmienności mocy dla tych dwóch rodzajów sieci analizowano w okresie 20 lat, z wykorzystaniem funkcji wanogramu kierunkowego. Opracowano prognozy obciążeń elektrycznych, z zastosowaniem krigingu zwyczajnego blokowego, z wyprzedzeniem czasowym, wynoszącym 1 rok i 5 lat. Uzyskane wyniki szacowania i prognozowania wartości średnich Z* i standardowego odchylenia estymacji OJ mocy wskazują na efektywność i przydatność użytych technik polecanych do wykorzystania w działalności firm energetycznych.(abstrakt oryginalny)

Geostatistical methods were applied to forecasting area - time (3D) electrical power demand. Spatial analyses based on node load data for two kinds of electrical power networks, i.e. the 220/400 kV network covering the whole area of Poland and the 110 kV network for a selected subarea of Poland, were carried out. The 20-year power variation structure for the two kinds of networks was analyzed using the directional variogram function. Power demand forecasts for 1 year and 5 years were made using ordinary block kriging. The results of the power estimation and forecasting of averages Z* and the estimation standard deviation ok show that the employed techniques are useful and effective. Therefore they arc recommended for use by power firms.(original abstract)
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Bibliografia
Pokaż
  1. Armstrong M., Basic Linear Geostatistics, Springer, Berlin 1998.
  2. David M, Geostatistical Ore Reserve Estimation, Elsevier Scientific Publishing Co., Amsterdat 1977.
  3. Isaaks E.H., Srivastava R.M., An Introduction to Applied Geostatistics, Oxford University Press, New York, Oxford 1989.
  4. ISATIS, Isatis Software Manual, Geovariances and Ecole des Mines de Paris (Centre de Geostatisti que), Avon Cedex, France, November, 2001.
  5. Journel A.G., Huijbregts C.J., Mining Geostatistics, Academic Press, New York, London, 1978.
  6. Namysłowska-Wilczyńska B., Geostatystyka - teoria i zastosowania, Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, Wrocław 2006.
  7. Namysłowska-Wilczyńska B., Analizy przestrzenne z zastosowaniem metod geostatystycznych. Modelowanie 3D porfirowego złoża miedzi Rio Blanco w Peru, Roczniki Geomatyki 2007, T. V, Z. 1, Polskie Towarzystwo Informacji Przestrzennej, Warszawa.
  8. Namysłowska-Wilczyńska B., Tymorek A., Wilczyński A., Modelowanie zmian kosztów krańcowych przesyłu energii elektrycznej z wykorzystaniem metod statystyki przestrzennej, XI Międzynarodowa Konferencja Naukowa nt. Aktualne problemy w elektroenergetyce APli'03, Politechnika Gdańska, Gdańsk-Jurata 11-13 czerwca 2003.
  9. Namysłowska-Wilczyńska B., Wilczyński A., Analiza rozkładu powierzchniowego kosztów krańcowych energii elektrycznej na obszarze Polski z wykorzystaniem metod statystyki przestrzennej. Raport serii SPR nr 12/2003, wykonany na zlecenie PSE S.A., Instytut Geotechniki i Hydrotechniki Politechniki Wrocławskiej, Wrocław 2003.
  10. Namysłowska-Wilczyńska B., Wilczyński A., Spatial Electrical Loads Modeling Using the Geostatistical Methods, International CODATA Conference 2004 "The Information Society: New Horizons for Science", Berlin, Germany 7-10 November 2004. pdf paper, http://www.co-data.org/04conf/papcr/Namyslowska-Wilczynska-paper.
  11. Namysłowska-Wilczyńska B., Wilczyński A., Zastosowanie metod geostatystycznych do analizy przestrzennej zmienności obciążeń elektrycznych dla obszaru Polski, Roczniki Geomatyki 2005, T. III, Z. 2, Polskie Towarzystwo Informacji Przestrzennej, Warszawa.
  12. Namysłowska-Wilczyńska B., Wilczyński A., Przestrzenne analizowanie i prognozowanie zjawisk na podstawie tematycznych baz danych z zastosowaniem metod geostatystycznych, INFOBAZY 2008 Systemy - Aplikacje Usługi - Bazy Techniczne, Sopot 15-17.10.2008, Instytut Oceanologii Polskiej Akademii Nauk, Centrum Informatyczne Trójmiejskiej Akademickiej Sieci Komputerowej, Politechnika Gdańska, Katedra Inżynierii Biomedycznej Politechniki Gdańskiej, materiały V Krajowej Konferencji Naukowej.
  13. Newsletters, www.geovariances.com; www.gcovariances.fr.
  14. Wackernagel H., Multivariate Geostatistics: An Introduction with Applications, Springer, Berlin 1998.
  15. Wilczyński A., Modelowanie powierzchniowe obciążeń elektrycznych z wykorzystaniem krigingowej metody estymacyjnej, Archiwum Energetyki 2004, nr 1-2, PAN.
  16. Wilczyński A., Namysłowska-Wilczyńska B., Kamińska A., Metodyka planowania rozwoju sieci przesyłowych i rozdzielczych z uwzględnieniem wymogów bezpieczeństwa elektroenergetycznego. Cz. I. Prognozowanie obszarowo-czasowe obciążeń elektrycznych, Projekt Badawczy Zamawiany Nr PBZ-MEiN-1/2/2006. Zadanie 1, temat 1.2.1.B, PN 2, 3, Politechnika Wrocławska, Wrocław 2007.
  17. Willis H.L., Spatial Electric Load Forecasting, Marcel Dekker, New York 2002.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
1899-3192
1507-3866
Język
eng
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu