Publikace detail

Sensitivity Analysis of PCA method for Wind Ramp event Detection

Autoři: Heckenbergerová Jana | Musilek Petr | Janata Marek

Rok: 2016

Druh publikace: článek ve sborníku

Název zdroje: 2016 IEEE 16th International Conference on Environment and Electrical Engineering (EEEIC) : proceedings

Název nakladatele: IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers)

Místo vydání: New York

Strana od-do: 123-131

Tituly:

Jazyk	Název	Abstrakt	Klíčová slova
cze	Analýza citlivosti metody PCA pro detekci událostí větrných ramp	Vítr je jedním z nejrychleji rostoucích zdrojů zelené energie v posledních několika desetiletích. Zvláštní pozornost se v poslední době zaměřila na tzv. větrné rampy, náhlé změny ve výrobě větrné energie způsobené změnami rychlosti větru (jak přírůstky a úbytky). V tomto článku je provedena analýza citlivosti metody hlavních komponent (PCA) na datovém souboru rychlosti větru s časovým rozlišením 5 minut. Hlavní komponenty mohou být použity k vyhodnocení podmíněných pravděpodobností nastoupení větrné rampy. Výhodou metody PCA v porovnání s běžnými přístupy, je to, že není nutný numerický model pro předpověď chování větru. Jsou analyzovány dva důležité vstupní parametry: délka a velikost větrné rampy. První hlavní komponenta roste s prodlužováním trvání rampy. Další dvě komponenty jsou na toto necitlivé. Krabicové grafy umožňují srovnání výsledných distribucí. Počet klesajících ramp je vždy nižší než počet rostoucích ramp. Navíc trend průměrných hodnot PCA pro klesající události není monotónní.	metoda PCA; detekce událostí; větrná rampa
eng	Sensitivity Analysis of PCA method for Wind Ramp event Detection	Wind is one of the fastest growing sources of green energy in the last few decades. A special attention has been recently focused on the wind ramps, sudden changes in wind power production caused by surges of wind speed (both increases and decreases). In this paper, sensitivity analysis of Principal Component Analysis (PCA) method is preformed on wind speed dataset with the 5 minute time resolution. Principal Component Analysis results can be used to evaluate conditional probability of forthcoming wind ramp event. Advantage of PCA method compared to conventional approaches is that numerical weather prediction model producing wind forecasts is not required. Two important input parameters are analyzed: the wind ramp duration and the wind ramp magnitude, respectively. Results show rapid increase of the first principal component value, when ramp duration is prolonging, nevertheless other two components seems to be insensitive in this case. Boxplots are illustrated for simple comparability of resultant distributions. The number of down ramp events is always lower than the number of up ramps, and with increasing percentage threshold these numbers are decreasing exponentially. Moreover trends of average PCA values for down ramp events are not monotone with significant jumps and drops.	PCA method; Wind ramp; event detection

Search

Přihlášení pro studenty

Přihlášení pro zaměstnance

Publikace detail

Katedry

Služby

Jak nás najdete?

Často hledáte