Klasyfikacja energetyczna (miesięcy i lat)
w energetyce i OZE (w elektrowniach: wiatrowych, wodnych...)

Klasyfikacja energetyczna:

– efektywna ocena zmiennej (np. produkcji energii, wietrzności) określająca wartość zmiennej danego miesiąca lub roku w odniesieniu do całego analogicznego okresu. Doskonały sposób wizualizacji danych historycznych i prognoz (średnio- i długoterminowych).

Wykorzystując skale barwną, klasyfikacja pozwala na bardzo szybką interpretację uzyskanych wyników.
Klasyfikacje są dynamiczne i reagują na nowe dane (przeliczając i uaktualniając dane wcześniejsze).
Klasyfikacja służy m.in. do diagnozowania, oceny i przewidywania występowania okresów (miesięcy i lat) o charakterze odbiegającym od „średniej".

Klasy i skala barw:

Klasyfikacja produkcji energii: 11. Ekstremalnie dobra 10. Anomalnie dobra  9. Bardzo dobra  8. Dobra  7. Lekko dobra  6. NORMALNA  5. Lekko zła  4. Zła  3. Bardzo zła  2. Anomalnie zła  1. Ekstremalnie zła

Klasyfikacja warunków wiatrowych: 11. Ekstremalnie wietrzny 10. Anomalnie wietrzny  9. Bardzo wietrzny  8. Wietrzny  7. Lekko wietrzny  6. NORMALNY  5. Lekko bezwietrzny  4. Bezwietrzny  3. Bardzo bezwietrzny  2. Anomalnie bezwietrzny  1. Ekstremalnie bezwietrzny

Klasyfikacja warunków hydrologicznych: 11. Ekstremalnie mokry 10. Anomalnie mokry  9. Bardzo mokry  8. Mokry  7. Lekko mokry  6. NORMALNY  5. Lekko suchy  4. Suchy  3. Bardzo suchy  2. Anomalnie suchy  1. Ekstremalnie suchy

Wykres 1. Klasyfikacja energetyczna miesięcy i lat (dla okresu 25 lat)

Przykłady:

1. Styczeń (I) w roku 10 oznaczony "1" był Ekstremalnie bezwietrzny (zły) w odniesieniu do pozostałych 25 styczniów w kolumnie pierwszej.
2. Rok 1 (ostatnia kolumna) oznaczony "11" był Ekstremalnie wietrzny (dobry) w odniesieniu do pozostałych 25 lat.
   Potwierdzają to wysokie klasy poszczególnych miesięcy (od 7 do 11).

---

Przykłady klasyfikacji energetycznej:

produkcji (wytwarzania) energii, warunków wiatrowych, warunków hydrologicznych, dowolnych zmierzonych wielkości.

---

Klasyfikacja energetyczna może być przeprowadzana za pomocą kilku metod:

• „Trzech sigm” wykorzystującej odchylenie standardowe.
• Kwantylowej klasyfikacji.
• Skalowanej klasyfikacji (dobieranej indywidualnie).

Wykres 2. Klasyfikacja energetyczna „trzech sigm”

Silną stroną klasyfikacji „trzech sigm” jest wykorzystanie podstawowej miary statystycznej, tj. odchylenia standardowego, jako podstawowego kryterium klasyfikacyjnego, co ułatwia zrozumienie i interpretację.

Wykres 3. Klasyfikacja energetyczna kwantylowa

Klasyfikacja kwantylowa oparta jest na interwałach skali wyznaczonych przez określone wartości kwantyli. Użycie miary percentylowej kwantyla rzędu k/100, statystycznie rzecz biorąc, wskazuje na wartość poniżej której mieści się dany procent populacji, pozwalając na oszacowanie wartości mediany oraz wartości ekstremalnych.

Wykres 4. Klasyfikacja energetyczna skalowana o poszerzonych klasach liczbowych od -9 do 9

Klasyfikacja skalowana umożliwia zwiększenie zakresu klas z wykorzystaniem intuicyjnego wykorzystania liczb dodatnich i ujemnych oraz zera jako środka klasyfikacji.

---

Warte podkreślenia są nowatorskie metody przedstawienia zmienności produkcji energii z skalą barwną, pozwalającą na szybką interpretację uzyskanych wyników.
Wybór klasyfikacji zależy m.in. od ilości i charakteru danych, wymaganej czułość i czytelności.
Przedstawione metody klasyfikacji nie tylko nie wykluczają się, ale mogą się uzupełniać, podobnie jak ma to miejsce w przypadku miar klasycznych i miar pozycyjnych w statystyce opisowej.

---

Zastosowania:

1. Dla kadry zarządzającej i rad nadzorczych – bardzo szybkie oceny i efektywne porównania na tle wielu lat:
   • produkcji energii, warunków meteorologicznych (np. wietrzności),
   • prognoz, scenariuszy zarządzania kryzysowego.
2. Wspomaganie procesu planowania produkcji energii, opracowywania prognoz i planów,
   w tym dla składania ofert w systemie aukcyjnym.
3. Diagnozowanie występowania okresów o charakterze odbiegającym od normy z wielolecia.
4. Wcześniejsze wykrywanie niekorzystnych okresów wynikających z warunków meteorologicznych
   (wiatrowych, hydrologicznych i ich kumulacji np. miesięcy „posusznych").
5. Opracowanie scenariuszy zarządzania kryzysowego (dla miesięcy i lat „suchych”, „bezwietrznych”).
6. Wspomaganie służb controllingu i rachunkowości zarządczej.
7. Zmniejszenie ryzyk inwestycyjnych budowy nowych elektrowni (OZE) i modernizacji istniejących.
8. Wspomaganie zarządzania remontami i modernizacjami.
9. Uzupełnienie i weryfikacja baz danych (produkcji energii, wietrzności, hydrologicznych itd.).

  ANALIZY  
  PROGRAMY  
  DORADZTWO