Оцінка рівня енергії вітрового потоку за супровідними даними
Бічна панель сторінки статті
Основний зміст сторінки статті
Анотація
У статті наведено методику розрахунку матриці коефіцієнтів кореляції Пірсона для таких метеоданих, як швидкість вітру, температура повітря, тиск на рівні моря від часу. Проведено оцінку значимості коефіцієнтів кореляції за критерієм Стьюдента, з’ясовано, що величина коефіцієнтів кореляції та їх значимість залежать від конкретної реалізації вибірки. Побудовано графіки зміни коефіцієнтів кореляції в залежності від розміру вибірки, а також графіки залежностей між коефіцієнтом кореляції швидкості вітру та коефіцієнтом кореляції швидкості вітру та тиску. Проведено оцінку оптимального числа спостережень, для якого графіки коефіцієнтів кореляції Пірсона будуть мати такий вигляд, який дозволить прогнозувати подальшу зміну коефіцієнтів. Наведено методику вибору супровідних метеоданих та їх кореляційних функцій для прогнозування на певний інтервал. Наведено формулу для визначення рівня енергії за відомим значенням швидкості вітру.
Бібл. 19, рис. 13, табл. 4.
Блок інформації про статтю
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
Посилання
“Ostap Semerak: Ukrayina zobov’yazalasya do 11% zbil`shyty chastku vidnovlyuvanoyi energetyky do 2035 roku [Ostap Semerak: Ukraine pledged to increase its share of renewable energy by 11% by 2035].” [Online]. Available: https://www.kmu.gov.ua/ua/news/ostap-semerak-ukrayina-zobovyazalasya-do-11-zbilshiti-chastku-vidnovlyuvanoyi-energetiki-do-2035-roku. [Accessed: 17-Feb-2019].
“Rozvytok vidnovlyuvanyx dzherel energiyi v Ukrayini [Development of renewable energy sources in Ukraine],” 2017. [Online]. Available: http://energymagazine.com.ua/wp-content/uploads/2017/03/Rozvitok-VDE-v-Ukrai-ni.pdf. [Accessed: 07- Feb -2019].
K. S. Osypenko and V. Y. Zhuikov, “The evaluation of fractal dimension and transfer function of the clouds,” Microsystems, Electron. Acoust., vol. 22, no. 5, pp. 13–19, Dec. 2017, DOI: 10.20535/2523-4455.2017.22.5.106578.
Butcher J. C., Numerical Methods for Ordinary Differential Equations. New York: John Wiley & Sons, 2003, ISBN: 978-0-470-72335-7.
Kateryna Osypenko, Prediction and approximation of the primary energy flow: Wroclaw, 2018, URL: http://gpw.pwr.edu.pl/lista_referatow/
“Forecasting power consumption based on source information,” Bull. South Ural State Univ. Ser. "Power Eng., vol. 16, no. 2, pp. 59–65, 2016, DOI: 10.14529/power160208.
E. Elyseeva and M. Yuzbashev, Obshhaya teoryya statystyky [General theory of statistics], 3rd ed. Moscow: Fynansy y statystyka, 2008, ISBN: 5279018333.
A. Saveleva and N. Chernenko, “Proverka znachimosti dlya koefficienta korrelyacii [Significance test for correlation coefficient],” 2018. [Online]. Available: https://www.eduherald.ru/ru/article/view?id=18221. [Accessed: 07- Feb -2019].
V. Kalinin, K. Nabatov, A. Shuvalov, and A. Kobelev, “O vozmozhnostiakh ispolzovaniia alternativnykh istochnikov energii [About the possibilities of using alternative energy sources],” Vestn. TGTU, vol. 9, pp. 450–456, 2003, URL: http://vestnik.tstu.ru/rus/t_9/pdf/9_3_010.pdf.
V. Elistratov, Ispolzovanie vozobnovliaemoi energii [Use of renewable energy]. Sankt-Peterburg: Izdatelstvo Politekhnicheskogo universiteta, 2008.
“Grafik elementov pogody. Belgidromet [Graph of weather elements. Belhydromet].” [Online]. Available: http://pogoda.by/meteograph/UKBB. [Accessed: 07-Apr-2019].
Student, “The Probable Error of a Mean,” Biometrika, vol. 6, no. 1, p. 1, Mar. 1908, DOI: 10.2307/2331554.
K. Kas`yan and M. Kas`yan, Programa, metody`chni vkazivky` ta kontrol`ni zavdannya z dy`scy`pliny` “Komp’yuterna texnika v naukovy`x doslidzhennyax” dlya studentiv special`nostej 7(8).05010201 “Komp’yuterni sy`stemy` ta merezhi”, 7(8).05010203 "Specializovani komp’yuterni sy`stemy`. Zaporizhzhya: ZNTU, 2015, URL: http://eir.zntu.edu.ua/bitstream/123456789/433/1/Metod_KTvND_2015zao.pdf.
“Korrelyaciya i svertka [Correlation and convolution].” [Online]. Available: http://www.williamspublishing.com/PDF/5-8459-0710-1/part.pdf. [Accessed: 17- Feb -2019].
Box, G. E. P., G. M. Jenkins, and G. C. Reinsel. Time Series Analysis: Forecasting and Control. 3rd ed. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1994.
Р T. Avdyeyeva and O. Kachayenko, Ryady Furye. Prakty`kum [Fourier series. Practical work]. Kyiv, 2016.
“Fit curves and surfaces to data - MATLAB.” [Online]. Available: https://www.mathworks.com/help/curvefit/curvefitting-app.html. [Accessed: 07- Feb -2019].
“Koeficiyent korelyaciyi Pirsona [Pearson correlation coefficient].” [Online]. Available: https://uk.wikipedia.org/wiki/Коефіцієнт_кореляції_Пірсона. [Accessed: 21-Mar-2019].
V. Krivcov, A. Olejnikov, and A. Yakovlev, Neischerpaemaya energiya. Vetroelektrogeneratory [Inexhaustible energy. Wind power generators]. Kharkov: Nacionalnyj aerokosmicheskij universitet «Harkovskij aviacionnyj institut», 2003.
