Principal Component Analysis for Evaluation of Wind Ramp Event Probability
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216275%3A25530%2F15%3A39899009" target="_blank" >RIV/00216275:25530/15:39899009 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/61989100:27240/14:86096796
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/EPEC.2014.50" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1109/EPEC.2014.50</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/EPEC.2014.50" target="_blank" >10.1109/EPEC.2014.50</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Principal Component Analysis for Evaluation of Wind Ramp Event Probability
Popis výsledku v původním jazyce
During last few decades wind energy has become one of the fastest growing renewable sources. Recent research interest in wind power forecasting community is focused on wind ramps, sudden changes in wind power output. Conventional ramp prediction methods derive future ramp estimates from power forecast series. We suggest to analyze real wind power series or other weather parameters searching for specific patterns and dependencies signalizing forthcoming wind ramp event. In this paper, principal component analysis of wind speed time series is presented. Analyzed power production and wind speed data were collected from August 2011 to July 2012 on sample wind farm located close to Let bridge, AB Canada. Sensitivity of analysis is defined by length of selected time frame. Frequency tables for first three principal components are used to evaluate conditional probability of forthcoming wind ramp event. Advantage of proposed methodology compared to conventional methods is that numerical weather prediction (NWP) model producing wind forecasts is not required.
Název v anglickém jazyce
Principal Component Analysis for Evaluation of Wind Ramp Event Probability
Popis výsledku anglicky
During last few decades wind energy has become one of the fastest growing renewable sources. Recent research interest in wind power forecasting community is focused on wind ramps, sudden changes in wind power output. Conventional ramp prediction methods derive future ramp estimates from power forecast series. We suggest to analyze real wind power series or other weather parameters searching for specific patterns and dependencies signalizing forthcoming wind ramp event. In this paper, principal component analysis of wind speed time series is presented. Analyzed power production and wind speed data were collected from August 2011 to July 2012 on sample wind farm located close to Let bridge, AB Canada. Sensitivity of analysis is defined by length of selected time frame. Frequency tables for first three principal components are used to evaluate conditional probability of forthcoming wind ramp event. Advantage of proposed methodology compared to conventional methods is that numerical weather prediction (NWP) model producing wind forecasts is not required.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
JE - Nejaderná energetika, spotřeba a užití energie
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/EE2.3.30.0058" target="_blank" >EE2.3.30.0058: Rozvoj kvalitních vědeckovýzkumných týmů na Univerzitě Pardubice</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2014
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings - 2014 Electrical Power and Energy Conference, EPEC 2014
ISBN
978-1-4799-6038-5
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
5
Strana od-do
208-212
Název nakladatele
IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers)
Místo vydání
New York
Místo konání akce
Calgary
Datum konání akce
12. 11. 2014
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—