Prognozowanie generacji wiatrowej w kontekście gospodarowania zasobami energii

Z roku na rok przybywa nowych instalacji wytwarzających energię elektryczną z odnawialnych źródeł energii. Zjawisko to, w różnym stopniu, dotyczy wszystkich rodzajów zasobów odnawialnych, jednak najdynamiczniej rozwija się energetyka wiatrowa. Przyłączanie nowych farm wiatrowych do systemu elektroenergetycznego powoduje konieczność rozwiązania problemów związanych z pracą tych źródeł energii; do najważniejszych z nich należą: duża zmienność w czasie poziomu generowanej mocy oraz trudność w jej przewidywaniu. Od lat podejmowane są próby ograniczenia negatywnych skutków pracy elektrowni wiatrowych. Podejmowanie działania początkowo skupiały się na przygotowywaniu kolejnych, coraz lepszych narzędzi prognostycznych dedykowanych elektrowniom wiatrowym. Obserwowane jest również przyspieszenie prac związanych z opracowywaniem technologii oraz budową instalacji magazynujących energię elektryczną. Celem autora jest połączenie tych dwóch nurtów i stworzenie dwóch narzędzi. Pierwszym z nich będzie model dający możliwość przygotowania możliwie najlepszej prognozy generacji mocy. Drugim, narzędzie wyznaczające optymalną pojemność magazynu, między innymi na podstawie informacji uzyskanych z modelu prognostycznego. W pracy tej przedstawiono działania związane z wykonaniem pierwszego narzędzia. Opisano proces filtracji danych pomiarowych oraz problemy z tym związane. Przedstawiono koncepcję modelu predykcyjnego. Scharakteryzowano etap uczenia modelu oraz wykonania prognozy mocy. Przedstawiono dokładności prognozy oraz sformułowano kolejne etapy pracy.

From year to year, the number of new installations producing electricity from renewable energy sources increases. This phenomenon, to varying degrees, applies to all types of renewable resources, though the fastest growing is wind power. Connecting new wind farms to the power system necessitates solving the problems related to the work of these energy sources. The most important issues include the large variation in the level of power generated and the difficulty in predicting changes in the supply. For years, attempts have been made to reduce the negative factors, initially focusing on preparing new forecasting tools dedicated to wind farms. Also observable has been the acceleration of work associated with the development of the technology and the construction of electrical energy storage capacity. The objective of this study is the combination of these two trends and the development of two applicable tools. The first model will provide the opportunity to prepare the best possible forecast of power generation. The second will be a tool for defining the optimum storage capacity, inter alia, on the basis of information obtained fromthe forecastingmodel. This paper presents the activities related to the implementation of the first tool. It describes the process of filtering the measured data and the problems associated with it, and presents the concept of a predictive model. The learning phase of the model is outlined together with creating a forecast for power levels. Also shown is the accuracy of the forecasts, and formulation for the successive stages of work.