Login for students

Login for employees

Publication detail

Optimization of Wind Direction Distribution Parameters Using Particle Swarm Optimization
Authors: Heckenbergerová Jana | Musilek Petr | Kromer Pavel
Year: 2015
Type of publication: článek ve sborníku
Name of source: AFRO-EUROPEAN CONFERENCE FOR INDUSTRIAL ADVANCEMENT, AECIA 2014
Publisher name: SPRINGER-VERLAG BERLIN
Place: BERLIN
Page from-to: 15-26
Titles:
Language Name Abstract Keywords
cze Optimalizace parametrů kruhového rozdělení pravděpodobnosti s pomocí PSO Cílem příspěvku je prezentace a vyhodnocení nové metody optimalizace parametrů kruhového rozdělení pravděpodobnosti s pomocí PSO. Kruhová data se vyskytují v mnoha oblastech a popisují například směr větru, který je důležitou proměnnou ve vztahu k produkci, integraci a managementu větrné energie. Výsledky ze dvou testovacích míst ukazují dobrou korespondenci dat a modelu. statistika kruhových dat; von Mises distribuce; metoda PSO
eng Optimization of Wind Direction Distribution Parameters Using Particle Swarm Optimization Data describing various natural and industrial phenomena can be modeled by directional statistical distributions. In the field of energy, wind direction and wind speed are the most important variables for wind energy generation, integration, and management. This work proposes and evaluates a new method for accurate estimation of wind direction distribution parameters utilizing the well-known Particle Swarm Optimization algorithm. It is used to optimize the parameters of a site-specific wind direction distribution model realized as a finite mixture of circular normal von Mises statistical distributions. The evaluation of the proposed algorithm is carried out using a data set describing annual wind direction on two distinct locations. Experimental results show that the proposed method is able to find good model parameters corresponding to input data. von Mises distribution; circular normal distribution; finite mixture model; circular data statistics; Particle Swarm Optimization; experiments

Department

Map

en.mapy.cz

Services

Popular Links

© 2023 University of Pardubice, Studentská 95, 532 10 Pardubice 2
Phone: +420 466 036 111, 466 036 112, 466 036 113
Webmaster, RSS
Data box ID: f5vj9hu
Accessibility Statement
CC BY-NC-ND 4.0Creative CommonsAttributionNonCommercialNoDerivatives