Відновлення даних у Micro Grid методом емпіричних ортогональних функцій

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

Mykola O. Korchaka
Kateryna Serhiivna Klen
Valerii Yakovych Zhuikov

Анотація

В даній статті наведено результати застосування методу емпіричних ортогональних функцій для відновлення даних в матриці даних про освітленість сонячних панелей за умови їх часткового затінення внаслідок проходження хмари. Аналіз існуючих методів відновлення даних показав доцільність застосування саме методу емпіричних ортогональних функцій, який дозволяє відновлювати дані з необхідною точністю. Як початкові дані розглядаються рівні освітленості частини мікрорайону з встановленими сонячними батареями на дахах. Оскільки метод емпіричних ортогональних функцій працює з матрицями даних, територія мікрорайону була розбита на 400 областей, кожній з яких відповідає комірка матриці – частина цих областей містить давачі освітленості, частина ні; відповідно, в матриці з’являються комірки з відсутніми даними, які підлягають відновленню. Метою дослідження було здійснити відновлення даних про освітленість в тих комірках, які співвідносились з областями мікрорайону, де відсутні давачі освітленості. Для перевірки достовірності результатів відновлення даних було сформовано дві матриці: одну за умови, що відомі виміряні дані в кожній комірці, другу — за реальних умов відсутності частини давачів. Розрахунки виконувались для фіксованої форми хмари, яка затіняла частину мікрорайону, за синусоїдальним законом зміни коефіцієнту прозорості атмосфери та із застосуванням поліному третього ступеня. За вказаних умов дослідження середньоквадратична похибка відновлення даних про освітленість не перевищує 1%.

Бібл. 10, рис. 6.

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Як цитувати
Korchaka, M. O., Klen, K. S., & Zhuikov, V. Y. (2019). Відновлення даних у Micro Grid методом емпіричних ортогональних функцій. Мікросистеми, Електроніка та Акустика, 24(3), 33–38. https://doi.org/10.20535/2523-4455.2019.24.3.173308
Розділ
Електронні системи та сигнали
Біографії авторів

Kateryna Serhiivna Klen, Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського»

доцент кафедри промислової електроніки факультету електроніки

Valerii Yakovych Zhuikov, Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського»

декан факультету електроніки

Посилання

P. P. Havrylko, R. S. Chornyi and Y. V. Shevchuk, "Rozvytok ta vprovadzhennia soniachnoi enerhetyky v domohospodarstvakh Ukrainy," Mizhnarodnyi naukovyi zhurnal, vol. 2, no. 10, pp. 66-71, 2016. URL: https://www.inter-nauka.com/uploads/public/14768952997927.pdf

K. V. Bogomolova, "Sonyachna energetika: determіnanti ta tendencії rozvitku," in Pershiy krok u nauku: materіali ІX studentskoy konferencіy, Sumy, 2018. URL: http://r250.sudu.edu.ua/bitstream/123456789/66960/1/Bohomolova_Soniachna_enerhetyka.pdf

T. Baziuk, I. Blinov, O. Butkevych, I. Honcharenko, S. Denysiuk, V. Zhuikov, O. Kyrylenko, L .Lukianenko, D. Mykolaiets, K. Osypenko, V. Pavlovskyi, O. Rybina, A. Steliuk, S. Tankevych, and I. Trach., Intelligent power systems: elements and modes: Under the general editorship of acad. of the NAS of Ukraine O.V. Kyrylenko. Kyiv, Ukraine: Institute of Electrodynamics of the NAS of Ukraine 2017. ISBN: 978-966-02-7913-1

K. S. Osypenko; V. Ya. Zhuikov, «Printsyp nevyznachenosti Geizenberga pry otsintsi rivnia energii, shcho generuietsia vidnovliuvanymy dzherelamy [Heisenberg’s uncertainty principle in evaluating the renewable sources power level],» Technical Electrodynamics, no. 1, pp. 10-16, 2017. DOI: 10.15407/techned2017.01.010

B. Ridley, J. Boland, and P. Lauret, “Modelling of diffuse solar fraction with multiple predictors,” Renew. Energy, vol. 35, pp. 478–483, 2010. DOI: 10.1016/j.renene.2009.07.018

P. Rowley, P. Leicester, D. Palmer, P. Westacott, C. Candelise, T. Betts, and R. Gottschalg, "Multi-domain analysis of photovoltaic impacts via integrated spatial and probabilistic modelling," IET Renew. Power Gener., vol. 9, pp. 424-431, 2015. DOI: 10.1049/iet-rpg.2014.0374

E. Koubli, D. Palmer, P. Rowley and R. Gottschlag, "Inference of missing data in photovoltaic monitoring datasets," IET Renew. Power Gener., vol. 10, no. 4, pp. 434-439, 2016. DOI: 10.1049/iet-rpg.2015.0355

Beckers, J. M. and Rixen, M. EOF calculations and data filling from incomplete oceanographic datasets. Journal of Atmospheric and oceanic technology,, pp. 1839-1856, 2003. DOI: 10.1175/1520-0426(2003)0202.0.CO;2

Santosh Vempala and Grant Wang. A spectral algorithm for learning mixtures of distributions. Journal of Computer and System Sciences, pp. 113–123, 2002. DOI: 10.1109/SFCS.2002.1181888

The map of the region URL: https://goo.gl/maps/WVRdAA73fcFBgRKk9

Статті цього автора (авторів), які найбільше читають