Aktualności

Tomasz Rubanowicz pracuje nad dokładniejszymi prognozami mocy wytwórczej farmy wiatrowej (9673)

2010-08-08

Drukuj
img style='float:left; margin: 0 6px 6px 0;'Nad metodą obliczeniową i narzędziem programowym, które pozwoli przewidzieć moc wytwórczą farmy wiatrowej pracuje Tomasz Rubanowicz z Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej. Jego aplikacja może uchronić właścicieli farm wiatrowych przed płaceniem kar umownych wynikających z błędnych założeń. Dokładne prognozy ułatwią operatorom sterowanie siecią elektroenergetyczną i optymalne wykorzystanie zasobów. 
Moc farmy wiatrowej zależy w dużej mierze od prędkości wiatru. Błędy prognozy łączą w sobie błąd oszacowania mocy i błąd prognozy pogody. Prognozowanie prędkości wiatru jest bardzo istotne, a osiągnięcie założonego błędu prognozy może poprawić sterowanie rozpływami mocy w sieci.

"Dzięki współpracy z inwestorami będę mógł udoskonalać opracowaną metodę oraz zbudować aplikację, która w przyszłości może być udostępniona każdemu potencjalnemu właścicielowi małej, jak i dużej farmy wiatrowej" zapowiada w rozmowie z PAP Tomasz Rubanowicz.

Jak tłumaczy, dostępne obecnie aplikacje są drogie i właścicieli małych farm wiatrowych nie stać na ich zakup. Ponadto są one niedokładne i błędy w prognozach sięgają 15-20 proc. Mała dokładność prognoz mocy może mieć dla przedsiębiorstwa negatywne skutki ekonomiczne, wynikające z dodatkowych opłat.

Badacz zamierza zwiększyć dokładność prognoz 24-godzinnych przy zastosowaniu sztucznych sieci neuronowych. Szuka też odpowiedzi na pytanie, czy możliwa jest prognoza z błędem 10 proc. na podstawie standardowej prognozy pogody.

Znane narzędzia wspomagające prognozowanie oparte są na prostym modelu analitycznym. Uwzględnia on tylko charakterystyki turbin, prędkość wiatru, ciśnienie i temperaturę powietrza, co nie zapewnia wymaganej dokładności. Nieco więcej czynników obejmują modele rekurencyjne.

"Zadanie staje się szczególnie trudne, gdy chcemy oprzeć estymację mocy na prognozie pogody dla pewnego obszaru, a nie konkretnej lokalizacji" stwierdza Rubanowicz.

Jego zdaniem, w modelu prognozy należy uwzględnić nie tylko profil wiatru, kierunek wiatru, przesłonięcie, ale także dynamikę zmian kierunku wiatru. Tak złożony model wymaga zastosowania dynamicznej sieci neuronowej o odpowiedniej strukturze.

Naukowiec, pod kierunkiem prof. nadzw. PG dr hab. inż. Elżbiety Bogaleckiej, prowadzi badania związane z oceną wiarygodności danych produkcyjnych i meteorologicznych, wyborem struktury modelu prognozy; oceną znanych modeli analitycznych, określeniem struktury modelu neuronowego, symulacją i eksperymentem.

Jego celem jest wdrożenie metody obliczeniowej. Opracowane narzędzie będzie użyteczne dla podmiotów odpowiedzialnych za bilansowanie mocy w sieci elektroenergetycznej i dla właścicieli farm wiatrowych.

"Wykorzystanie zbudowanego narzędzia nie ma ograniczeń regionalnych, dotyczy każdej farmy wiatrowej, inna jest tylko próbka ucząca, czyli końcowe parametry sieci" zapewnia Tomasz Rubanowicz.

Zaznacza, że jego zadanie jest aktualne naukowo, o czym świadczą liczne publikacje międzynarodowe oraz fakt, że temat ten jest często poruszany przez naukowców i inwestorów na konferencjach branżowych.

"Najtrudniejszym etapem współpracy z gospodarką, z punktu widzenia doktoranta, jest przekonanie inwestorów, że otrzymane dane produkcyjne posłużą tylko i wyłącznie do celów badawczo-naukowych" ocenia rozmówca PAP. 

źródło: PAP – Nauka w Polsce, fot. www.sxc.hu
www.naukawpolsce.pap.pl 

Udostępnij wpis swoim znajomym!




Podziel się swoją opinią



Za treść materiału odpowiada wyłącznie Fundacja – Instytut na Rzecz Ekorozwoju



Portal dofinansowany ze środków Narodowego Funduszu Ochrony Środowiska i Gospodarki Wodnej. Za jego treść odpowiada Fundacja – Instytut na Rzecz Ekorozwoju, poglądy w nim wyrażone nie odzwierciedlają oficjalnego stanowiska Narodowego Funduszu Ochrony Środowiska i Gospodarki Wodnej