Analiza wpływu czasu uśredniania pomiarów prędkości wiatru na moc i miesięczną produkcję energii elektrycznej elektrowni (farmy) wiatrowej


Cel:

1. Porównanie i ocena wpływu czasu uśredniania pomiarów prędkości wiatru na moc i energię elektrowni wiatrowej.
2. Minimalizacja błędów obliczeń mocy i energii.
3. Zwiększenie dokładności prognoz i analiz produkcji energii przez farmy wiatrowe.

Zastosowania:

1. Analizy i prognozy wytwarzania (produkcji) energii elektrycznej w istniejących i planowanych do wybudowania elektrowniach wiatrowych (farmach).
2. Odtwarzanie danych historycznych do wykonywania dokładniejszych prognoz (predykcji) i analiz produkcji energii. Więcej o zastosowaniach analiz...
Wykres sprawności turbiny wiatrowej ENERCON E-70 E4

Opis:

Moc i energię obliczono dla turbiny wiatrowej o mocy znamionowej 2050 kW (rys.).
Dane pomiarowe prędkości wiatru uśredniono w następujących okresach:
 5 minut  10 minut  60 minut (1 h) 1440 minut (24 h)
        
Wybór miesiąca (okresu) analizy: (Kliknięcie w wykres wyświetla kolejny miesiąc.)
Podsumowanie

Wnioski:

1. Rekomenduje się uśrednianie danych pomiarowych (modelowych) wiatru
w okresie 10 minut.
2. Wykorzystanie danych innych niż 10-minutowe wymaga ich przeliczenia lub modelowania.



 5 minut  10 minut
   
 60 minut (1 h)  1440 minut (24 h)
    

Opis:

  • Zielone krzywe z punktami – przebiegi chronologiczne mocy, P w [kW], obliczone z uśrednionych pomiarów wiatru.
  • Czarne krzywe – uporządkowane malejąco krzywe mocy, P w [kW].
  • Czerwone krzywe – krzywe skumulowane produkcji energii elektrycznej, A w [MWh]: chronologiczne i uporządkowane.
Kliknięcie w powyższe wykresy wyświetla kolejny miesiąc.


Wykresy w powiększeniu z dokładniejszym opisem:


Zasadę uśredniania prędkości wiatru przedstawiono na przykładzie tygodnia (1.008 średnich 10-minutowych, 168 średnich 60-minutowych, 7 średnich 1440-minutowych).
Pominięto średnie 5-minutowe ze względu na czytelność poniższego wykresu.

Uśrednianie prędkości wiatru w okresie tygodnia
elektrownia wiatrowa usrednianie predkosci wiatru tydzien v 10 minut

W analizie nie uwzględniono warunków pogodowych (takich jak np. temperatura, ciśnienie, śnieg, deszcz, porywy itd.). Brakujące dane uzupełniono wartościami średnimi.

 Moc i energia elektrowni wiatrowej dla uśrednionego wiatru
w okresie 5 minut    
 Analizy wpływ częstotliwości pomiaru wiatru (m/s) na moc (kW) i energię elektrowni wiatrowej (MWh) w okresie 5 minut 
 
 Moc i energia elektrowni wiatrowej dla uśrednionego wiatru
w okresie 10 minut
 Analizy wpływ częstotliwości pomiaru wiatru (m/s) na moc (kW) i energię elektrowni wiatrowej (MWh) w okresie 10 minut  
 
 Moc i energia elektrowni wiatrowej dla uśrednionego wiatru
w okresie 60 minut (1 h)
 Analizy wpływ częstotliwości pomiaru wiatru (m/s) na moc (kW) i energię elektrowni wiatrowej (MWh) w okresie 60 minut 
 
 Moc i energia elektrowni wiatrowej dla uśrednionego wiatru
w okresie 1440 minut (24 h)
 Analizy wpływ częstotliwości pomiaru wiatru (m/s) na moc (kW) i energię elektrowni wiatrowej (MWh) w okresie 1440 minut 
 


Wykres sprawności turbiny wiatrowej wykorzystanej w analizie
Wykres sprawności turbiny wiatrowej ENERCON E-70 E4
Wykres sprawności turbiny wiatrowej zamodelowano wykorzystując sztuczne (ontogeniczne) sieci neuronowe w celu zwiększenia efektywności obliczeń, zważywszy na liczbę danych (105.120 na rok dla średnich 5-minutowych).

Podsumowanie:


Dla czasu uśredniania pomiarów prędkości wiatru 1440 minut rozbieżności w wynikach uzyskanej miesięcznej produkcji energii zawierały się w przedziale od 56,9% do 106,6% wartości uzyskanych dla czasu uśredniania 5 minut. Średni błąd MAPE wyniósł 0,8%, a maksymalny błąd MAPE wyniósł 43,1% w lipcu.
Dla czasu uśredniania pomiarów prędkości wiatru 60 minut ww. rozbieżności zawierały się w przedziale od 98,0% do 101,5%. Średni błąd MAPE wyniósł 0,8%, a maksymalny błąd MAPE wyniósł 2,0% również w lipcu.

Wpływ czasu uśredniania pomiarów prędkości wiatru na miesięczną produkcję energii elektrycznej
Wykres: ### dla planowanych elektrowni wiatrowych A(1440 min) 280,9631 [MWh] w miesiącu XII A(1440 min) 365,60721 [MWh] w miesiącu XI A(1440 min) 257,87435 [MWh] w miesiącu X A(1440 min) 355,33544 [MWh] w miesiącu IX A(1440 min) 153,60345 [MWh] w miesiącu VIII A(1440 min) 158,48927 [MWh] w miesiącu VII A(1440 min) 290,39789 [MWh] w miesiącu VI A(1440 min) 264,36146 [MWh] w miesiącu V A(1440 min) 558,06109 [MWh] w miesiącu IV A(1440 min) 790,09353 [MWh] w miesiącu III A(1440 min) 558,11914 [MWh] w miesiącu II A(1440 min) 786,33866 [MWh] w miesiącu I A(60 min) 333,10799 [MWh] w miesiącu XII A(60 min) 383,34111 [MWh] w miesiącu XI A(60 min) 330,05488 [MWh] w miesiącu X A(60 min) 434,02912 [MWh] w miesiącu IX A(60 min) 251,91766 [MWh] w miesiącu VIII A(60 min) 272,92881 [MWh] w miesiącu VII A(60 min) 371,18102 [MWh] w miesiącu VI A(60 min) 373,32186 [MWh] w miesiącu V A(60 min) 616,50234 [MWh] w miesiącu IV A(60 min) 760,19466 [MWh] w miesiącu III A(60 min) 570,0531 [MWh] w miesiącu II A(60 min) 744,34814 [MWh] w miesiącu I A(10 min) 332,84357 [MWh] w miesiącu XII A(10 min) 385,96949 [MWh] w miesiącu XI A(10 min) 329,26362 [MWh] w miesiącu X A(10 min) 436,61897 [MWh] w miesiącu IX A(10 min) 251,66303 [MWh] w miesiącu VIII A(10 min) 276,06007 [MWh] w miesiącu VII A(10 min) 373,1406 [MWh] w miesiącu VI A(10 min) 379,26314 [MWh] w miesiącu V A(10 min) 614,50324 [MWh] w miesiącu IV A(10 min) 752,71154 [MWh] w miesiącu III A(10 min) 566,0877 [MWh] w miesiącu II A(10 min) 740,20455 [MWh] w miesiącu I A(5 min) 333,35956 [MWh] w miesiącu XII A(5 min) 386,25278 [MWh] w miesiącu XI A(5 min) 329,53718 [MWh] w miesiącu X A(5 min) 437,54537 [MWh] w miesiącu IX A(5 min) 253,07584 [MWh] w miesiącu VIII A(5 min) 278,35779 [MWh] w miesiącu VII A(5 min) 372,69565 [MWh] w miesiącu VI A(5 min) 379,6288 [MWh] w miesiącu V A(5 min) 612,42773 [MWh] w miesiącu IV A(5 min) 748,81347 [MWh] w miesiącu III A(5 min) 564,6874 [MWh] w miesiącu II A(5 min) 737,80791 [MWh] w miesiącu I Opracowano przez INFORMS.pl

Zestawienie wybranych wyników
analizy wpływu czasu uśredniania pomiarów prędkości wiatru na miesięczną produkcję energii elektrycznej, A
 Miara błędu A(V10) A(V60) A(V1440)
 MAPE minimalny 0,1% 0,1% 1,2%
 MAPE średni 0,3% 0,8% 17,7%
 MAPE maksymalny 0,8% 2,0% 43,1%


MAPE – średni absolutny błąd procentowy (ang. mean absolute percentage error).
mape-sredni-absolutny_blad_procentowy_mean_absolute_percentage_error

MAPE podaje o ile procent średnio wynik (prognoza) różni się od wartości rzeczywistej.


sklep.informs.pl

NapLin DXF 2.5 program do obliczania zwisów, odległości i naprężeń: eksport do DXF, pełzanie i dodatkowy zwis, tablice montażowe z przeprężeniem, regulacja zwisów przewodów w sekcji – szybkie generowanie dokumentacji projektowej do programów: AutoCAD (.dxf), Excel i Word.

Więcej...