Відновлення даних у Micro Grid методом емпіричних ортогональних функцій
Бічна панель сторінки статті
Основний зміст сторінки статті
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.
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
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
