Phương pháp dự báo vận tốc gió cho các nhà máy điện gió có xét đến mối tương quan về không gian và thời gian

##plugins.themes.academic_pro.article.main##

Author

  • Lê Đình Dương*

Từ khóa:

Dự báo
vận tốc gió
tự hồi quy vector
kỹ thuật tiền xử lý
tương quan

Tóm tắt

Ngày nay, nguồn năng lượng gió ngày càng thu hút được sự quan tâm của các nhà nghiên cứu cũng như các đơn vị khai thác và sử dụng năng lượng gió vì những lợi ích to lớn mang lại từ nguồn năng lượng này đặc biệt là vấn đề về môi trường. Tuy nhiên, để khai thác và sử dụng hiệu quả nguồn năng lượng gió thì một trong những lĩnh vực quan trọng đó là dự báo. Việc dự báo chính xác vận tốc và công suất phát cho các nhà máy điện gió là rất quan trọng. Thông tin mang lại từ dự báo không những phục vụ cho việc tính toán và phát điện của bản thân các nhà máy mà còn phục vụ cho các đơn vị quản lý vận hành lưới điện mà ở đó nhà máy điện gió được kết nối vào. Bài báo trình bày phương pháp dự báo có xét đến mối tương quan về không gian và thời gian. Phương pháp đề xuất phù hợp để dự báo vận tốc gió đồng thời cho các nhà máy điện gió có quan hệ tương quan.

Tài liệu tham khảo

    [1] Wen-Yeau Chang, “A Literature Review of Wind Forecasting Methods”, Journal of Power and Energy Engineering, 2, 161–168, 2014.
    [2] Q. Chen, K. A. Folly, “Wind Power Forecasting”, IFAC, Volume 51, Issue 28, pp. 414-419, 2018.
    [3] David Barbosa de Alencar, Carolina de Mattos Affonso, Roberto Célio Limão de Oliveira, Jorge Laureano Moya Rodríguez, Jandecy Cabral Leite, José Carlos Reston Filho, “Different Models for Forecasting Wind Power Generation: Case Study”, Energies, 10, 2017.
    [4] Vladislavleva, E., Friedrich, T., Neumann, F., Wagner, M., “Predicting the energy output of wind farms based on weather data: Important variables and their correlation”, Renew. Energy, 2013, 50, 236–243.
    [5] Sideratos, G., Hatziargyriou, N.D., “An advanced statistical method for wind power forecasting”, IEEE Trans. Power Syst., 2007, 22, 258–265.
    [6] Brown, B. G., Katz, R. W., and Murphy, A. H., “Time Series Models to Simulate and Forecast Wind Speed and Wind Power”, Journal of Climate and Applied Meteorology, 23, 1184–1195, 1984.
    [7] Huang, Z., and Chalabi, Z. S., “Use of Time-Series Analysis to Model and Forecast Wind Speed”, Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics, 56, 311–322, 1995.
    [8] Kamal L. and Jafri Y.Z., “Time Series Models to Simulateand Forecast Hourly Averaged Wind Speed in Quetta, Pakistan”, Solar Energy, 61, 23–32, 1997.
    [9] Katz, R. W., and Skaggs, R. H., “On the Use of Autoregressive-Moving Average Processes to Model Meteorological TimeSeries”, Monthly Weather Review, 109, 479–484, 1981.
    [10] Runkle, D. E., “Vector Autoregressions and Reality”, Journal of Business and Economic Statistics, 5 (4), 437-442, 1987.
    [11] Stock, J.H. and M.W. Watson, “Vector Autoregressions”, Journal of Economic Perspectives, 15, 101–115, 2001.
    [12] Watson, M., Vector Autoregressions and Cointegration,
    [13] in Handbook of Econometrics, Volume IV. R.F. Engle and
    [14] D. McFadde, Elsevier Science Ltd., Amsterdam, 1994.
    [15] De Giorgi, M.G., Ficarella, A., Russo, M.G., “Short-term wind forecasting using artificial neural networks (ANNs)”, WIT Trans. Ecol. Environ., 2009, 121, 197–208.
    [16] Li, G., Shi, J., “On comparing three artificial neural networks for wind speed forecasting”, Appl. Energy, 2010, 87, 2313–2320.
    [17] Hu, J., Wang, J., Zeng, G., “A hybrid forecasting approach applied to wind speed time series”, Renew. Energy, 2013, 60, 185–194.
    [18] Shiyu Liu, Gengfeng Li, Haipeng Xie, Xifan Wang, “Correlation Characteristic Analysis for Wind Speed in Different Geographical Hierarchies”, Energies, 10, 2017.
    [19] M. Kendall and A. Stuart, The Advanced Theory of Statistics. London, U.K.: C. Griffin, 4th edition, 1977.
    [20] H. Cramer, Mathematical Methods of Statistics, Princeton University Press, 1945.
    [21] G. E. P. Box and G. M. Jenkins, Time Series Analysis: Forecasting and Contro, San Francisco, CA: Holden Day, 1976.
    [22] K. Aho, D. Derryberry, T. Peterson, "Model selection for ecologists: the worldviews of AIC and BIC", Ecology, 95: 631–636, 2014.
    [23] Online: https://en.wikipedia.org/wiki/Ordinary_least_squares.
    [24] F. E. Grubbs, "Procedures for Detecting Outlying Observations in Samples", Technometrics, Feb. 1969.
    [25] P. J. Davis, Interpolation and approximation, Dover, New York, 1976.
    [26] D. D. Le, G. Gross, and A. Berizzi, “Probabilistic Modeling of Multisite Wind Farm Production for Scenario-Based Applications”, IEEE Transactions on Sustainable Energy, vol. 6, no. 3, 748–758, 2015.
    [27] Hamid Shaker, Hamidreza Zareipour, and David Wood, “On error measures in wind forecasting evaluations”, 26th IEEE Canadian Conference of Electrical and Computer Engineering (CCECE), 2013.
    [28] A. Papavasiliou, S. S. Oren, “Stochastic modeling of multi-area wind power production”, in Proc. 12th Int. Conf. Probab. Methods Appl. Power Syst., Istanbul, Turkey, Jun. 10–14, 2012, pp. 1–6.
Xem thêm

##plugins.themes.academic_pro.article.sidebar##

Đã Xuất bản

Aug 31, 2019
Download
PDF
Cách trích dẫn
Le Dinh Duong. “Phương pháp dự báo vận tốc Gió Cho các Nhà máy điện Gió Có xét đến mối tương Quan về không Gian Và thời Gian”. Tạp Chí Khoa học Và Công nghệ - Đại học Đà Nẵng, vol 17, số p.h 8, Tháng Tám 2019, tr 6-10, https://jst-ud.vn/jst-ud/article/view/2400.

##plugins.themes.academic_pro.article.details##