Jacek AYP, Tomasz POPAAWSKI, Ewelina STARCZYNOWSKA Politechnika CzÄ™stochowska, Instytut Elektroenergetyki Kompleksowa analiza wpÅ‚ywu czynników meteorologicznych na zmienność obciążeÅ„ Krajowego Systemu Elektroenergetycznego Streszczenie. Referat przedstawia opis obszernej analizy korelacyjnej wykonanej w celu okreÅ›lenia potencjaÅ‚u użytecznoÅ›ci wykorzystania danych meteorologicznych do celów prognozowania zmiennoÅ›ci obciążeÅ„. Poza uwzglÄ™dnieniem różnych postaci i różnych opóznieÅ„ czasowych miÄ™dzy zmiennymi, zostaÅ‚a podjÄ™ta próba identyfikacji zróżnicowania oddziaÅ‚ywania terytorialnego czynników meteorologicznych na obciążenia elektroenergetyczne. Abstract. The paper presents the description of the comprehensive correlation analysis performed to determine the potential usefulness of the use of meteorological data for the purposes of forecasting load variation. Apart from taking into account the different forms and different time delays between variables, an attempt to identify the impact of territorial differentiation of climatic factors on the load power was made. (The comprehensive analyze of influencing meteorological factors on load variation in the National Power System). SÅ‚owa kluczowe: prognozowanie, elektroenergetyka, czynniki meteorologiczne. Keywords: Forecasting, Electric Power Engineering, meteorological factors. WstÄ™p sposób stymulujÄ… zapotrzebowanie na energiÄ™ elektrycznÄ… Problematyka doboru zmiennych sterujÄ…cych spoÅ›ród w różnych regionach kraju. Druga konkluzja zakÅ‚ada, że czynników meteorologicznych w modelach zmiennoÅ›ci zróżnicowanie terytorialne skÅ‚adu jakoÅ›ciowego odbiorców obciążeÅ„ elektroenergetycznych, byÅ‚a wielokrotnie energii elektrycznej powoduje z kolei adekwatne eksplorowana w przeszÅ‚oÅ›ci w odniesieniu do systemów o zróżnicowanie reakcji odbiorców na takie same warunki różnej wielkoÅ›ci, poczÄ…wszy od systemu krajowego, a meteorologiczne. Zarówno pierwsza jak i druga okoliczność skoÅ„czywszy na indywidualnych odbiorcach [1,2,3]. skÅ‚ania ku bardziej wyrafinowanym metodom poszukiwania Analizy takie zawsze sÄ… ograniczone postaciÄ…, korelacji miÄ™dzy obciążeniem i czynnikami zakresem i jakoÅ›ciÄ… dostÄ™pnych statystyk. Dynamika meteorologicznymi. przemian gospodarczych i technologicznych zachodzÄ…cych Narzuca siÄ™ koncepcja poszukiwania korelacji w w zbiorze podmiotów systemu elektroenergetycznego mniejszych terytorialnie systemach. Po rozpatrzeniu powoduje istotne zmiany w charakterze ich reakcji na rozmaitych opcji, poÅ›ród praktycznie możliwych do użycia warunki pogodowe. RosnÄ… również wymagania stawiane pozostaÅ‚a jedynie droga poprzez wykorzystanie statystyk przed modelami prognostycznymi stymulujÄ…c poszukiwania obciążeniowych Terenowych Spółek Eksploatacyjnych PSE dróg polepszenia jakoÅ›ci prognoz. Te i inne aspekty SA. PodejÅ›cie to ma jeden mankament. Mianowicie, sprawiajÄ…, że tytuÅ‚owy problem ciÄ…gle jest tematem statystyki TSE nie bilansujÄ… siÄ™ z obciążeniem KSE, gdyż aktualnym. m.in. nie uwzglÄ™dniajÄ… generacji jak i wymiany energii Przedstawiony zostanie opis eksperymentu bÄ™dÄ…cego poprzez sieci niższych rzÄ™dów miÄ™dzy sÄ…siadujÄ…cymi próbÄ… kompleksowego rozwiÄ…zania zadania, przy terytoriami TSE. stosunkowo dobrych warunkach dostÄ™pnoÅ›ci danych. Analogicznie jak dla KSE, zostaÅ‚y wyznaczone punkty dla piÄ™ciu TSE (wariant piÄ™ciopunktowy - 5P). Aspekt terytorialny W konsekwencji poszukiwania sposobów ewentualnego Poszukiwane sÄ… potencjalnie użyteczne do celów wykorzystania zregionalizowanych korelacji obciążenia z prognostycznych zwiÄ…zki miÄ™dzy obciążeniem krajowego czynnikami pogodowymi, pojawiÅ‚a siÄ™ koncepcja systemu elektroenergetycznego a szeregiem czynników wyznaczania wartoÅ›ci danego czynnika dla caÅ‚ego kraju, w meteorologicznych. Brane sÄ… pod uwagÄ™: temperatura postaci Å›redniej ważonej, gdzie wagami byÅ‚yby uwikÅ‚ane powietrza, wilgotność wzglÄ™dna, zachmurzenie, prÄ™dkość syntetycznie korelacje i dane energetyczne TSE. Z kolei wiatru, opad atmosferyczny. konsekwencjÄ… takiego podejÅ›cia jest Å›cieżka dalszego Dostawcy zarówno meteorologicznych danych rozdrobnienia terytorialnego. W efekcie, trzeci wariant pomiarowych jak i prognoz oczekujÄ… okreÅ›lenia pokrycia kraju punktami pomiarowymi obejmuje ich 49 współrzÄ™dnych geograficznych punktu i promienia, (wariant 49P). Tym razem rozmieszczenie punktów nie okreÅ›lajÄ…cych obszar dla którego dany czynnik wynika z uwarunkowaÅ„ administracyjnych, a jedynie z meteorologiczny jest uÅ›redniany. geograficznych. Wariant wykorzystuje wzglÄ™dnie PodejÅ›cie bezpoÅ›rednie (wariant jednopunktowy - 1P) równomiernÄ… siatkÄ™ 49 punktów, stanowiÄ…cych Å›rodki zakÅ‚ada badanie korelacji miÄ™dzy obciążeniem caÅ‚ego KSE okrÄ™gów, które promieniami o dÅ‚ugoÅ›ci 50 km w a uÅ›rednionym dla terenu caÅ‚ego kraju czynnikiem równomierny sposób pokrywajÄ… obszar kraju. meteorologicznym. Dla potrzeb takiego podejÅ›cia Wykorzystanie potencjalnych korelacji czynników zdefiniowano jeden punkt w przybliżonym Å›rodku pogodowych w tak zdefiniowanym rozmieszczeniu z geometrycznym Polski, oraz okreÅ›lono promieÅ„ obciążeniami TSE lub KSE miaÅ‚oby siÄ™ opierać na mapach zapewniajÄ…cy przybliżone pokrycie terytorium kraju. gÄ™stoÅ›ci obciążenia, których podstawy opisano w [4, 5]. Rozważania na temat powyższego podejÅ›cia niosÄ… w Dane wejÅ›ciowe efekcie spostrzeżenia stwarzajÄ…ce dwa rodzaje zasadnych DostÄ™pne dane energetyczne to moce 15-minutowe przypuszczeÅ„ o potencjalnych możliwoÅ›ciach postÄ™powania KSE bez zużycia na pompowanie, moce godzinowe piÄ™ciu majÄ…cego na celu lepsze wykorzystanie wykrytych korelacji. Terenowych Spółek Eksploatacyjnych PSE bez Pierwsze spostrzeżenie to konkluzja o tym, że pompowania. Dla potrzeb eksperymentu, dane zróżnicowane warunki meteorologiczne w niejednorodny kwadransowe zostaÅ‚y przeliczone na godzinowe. PRZEGLD ELEKTROTECHNICZNY (Electrical Review), ISSN 0033-2097, R. 87 NR 2/2011 97 Dane meteorologiczne to dane godzinowe uÅ›rednione w gdzie: T - okres uÅ›redniania (T = 1,2,& ) (dla wartoÅ›ci k > h 55 obszarach zdefiniowanych wymienionymi wczeÅ›niej należy adekwatnie zmniejszyć indeks k). trzema wariantami dla nastÄ™pujÄ…cych czynników Zależność korelacji od sezonu meteorologicznych: temperatura powietrza na wysokoÅ›ci SiÅ‚a i sposób oddziaÅ‚ywania danego czynnika 2 m, wilgotność wzglÄ™dna powietrza na wysokoÅ›ci 2 m, pogodowego na obciążenie jest zależna od pory roku. W zachmurzenie chmurami niskimi, zachmurzenie chmurami celu uwzglÄ™dnienia tego efektu wykonano analizÄ™ w Å›rednimi, zachmurzenie chmurami wysokimi, zachmurzenie rozbiciu na miesiÄ…ce kalendarzowe. Zakłócenie ogólne, prÄ™dkość wiatru na wysokoÅ›ci 10 m, opad deszczu powodowane zmianÄ… czasu zniwelowano oraz opad Å›niegu. przyporzÄ…dkowaniem przypadajÄ…cych na czas letni dni Postacie zmiennych marca do kwietnia oraz dni pazdziernika z czasem WpÅ‚yw poszczególnych czynników na obciążenie zimowym do listopada. rozpatrywano w kontekÅ›cie dynamicznym, gdzie badana Zależność korelacji od pory dnia jest reakcja systemu w postaci przyrostu obciążenia na AnalizÄ™ przeprowadzono osobno dla 24 godzin doby z zmianÄ™ warunków meteorologicznych; oraz w kontekÅ›cie uwagi na zmienność siÅ‚y wpÅ‚ywu czynników statycznym, gdzie poszukiwana jest zależność wartoÅ›ci meteorologicznych w strefach doby. PrzykÅ‚adowo, wpÅ‚yw obciążenia od utrzymujÄ…cej siÄ™ na danym poziomie wartoÅ›ci zachmurzenia w nocy jest najmniej istotny, w przeciÄ…gu czynnika meteorologicznego. Dla obu kontekstów przyjÄ™to dnia jest umiarkowany, zaÅ› w godzinach bezpoÅ›rednio adekwatne postacie zmiennych. poprzedzajÄ…cych moment zachodu sÅ‚oÅ„ca jest najsilniejszy. Postać A (kontekst dynamiczny): zmienna energetyczna jest przyrostem obciążenia w godzinie h liczonym wzglÄ™dem Zależność korelacji od typu dnia obciążenia w tej samej godzinie dð dni wczeÅ›niej: WpÅ‚yw czynników na obciążenie zmienia siÄ™ w zależnoÅ›ci od rodzaju dnia tygodnia, stÄ…d przesÅ‚anka o (1) y =ð DðPd ,h =ð Pd ,h -ð Pd -ðdð ,h realizacji analizy w podziale na poszczególne dni tygodnia. Dni Å›wiÄ…teczne sÄ… pomijane w analizie z uwagi na zbyt gdzie: Pd,h - obciążenie w dobie d i w godzinie h, dð - interwaÅ‚ niskÄ… liczebność możliwych do uzyskania prób zmiennych różnicowania (dð = 1, 2, & ). do obliczeÅ„, a co za tym idzie sÅ‚abÄ… istotność statystycznÄ…. Zmienna meteorologiczna jest przyrostem wartoÅ›ci Zakres eksperymentu danego czynnika w godzinie h liczonym wzglÄ™dem jego W obliczeniach postaci A użyto: 6 systemów, 9 wartoÅ›ci w tej samej godzinie o dð dni wczeÅ›niej z czynników meteorologicznych, 55 obszarów, 10 opóznieÅ„ uwzglÄ™dnieniem zaÅ‚ożonego opóznienia (przesuniÄ™cia (oð = 0 ÷ 9), 7 interwałów różnicowania (dð = 1 ÷ 7), 12 wzglÄ™dem zmiennej energetycznej) o wartoÅ›ci oð dni: miesiÄ™cy, 7 typów dni (dni tygodnia), 24 godziny doby. Nie wszystkie obszary sÄ… adekwatne dla każdego z (2) x =ð Dðcd -ðoð , h =ð cd -ðoð , h -ð cd -ðoð -ðdð , h systemów. Obszar kwalifikowany jest do obliczeÅ„ z danym systemem, jeÅ›li odlegÅ‚ość Å›rodka tego obszaru od Å›rodka terytorium danego systemu nie jest wiÄ™ksza niż 1,05 gdzie: cd-oð,h - wartość czynnika meteorologicznego dla promienia terytorium systemu. Ponadto systemów TSE nie godziny h doby d-oð, oð - opóznienie obliczanego przyrostu kwalifikuje siÄ™ do obliczeÅ„ z obszarem z wariantu 1P. czynnika meteorologicznego o oð dni (oð = 0, 1, 2, & ) OdlegÅ‚ość miÄ™dzy dwoma punktami A i B o znanych wzglÄ™dem przyrostu obciążenia. współrzÄ™dnych geograficznych oblicza siÄ™ wg wzoru: Postać B (kontekst statyczny): zmienna energetyczna (6) LAB =ð RZ [ðsinjðA sinjðB +ð cosjðA cosjðB cos( lðA -ð lðB )]ð jest wartoÅ›ciÄ… obciążenia w godzinie h doby d od której odjÄ™to trend liniowy i czynnik sezonowy: gdzie: RZ = 6371 km - promieÅ„ Ziemi; jðA, jðB - szerokoÅ›ci (3) y =ð Pd ,h -ð (ða ×ðtð +ð b)ð-ð[ðc +ð e ×ð cos(ðtð ×ð 2pð -ð g)ð]ð geograficzne punktów A i B; lðA, lðB dÅ‚ugoÅ›ci geograficzne punktów A i B. W obliczeniach postaci B, Å‚Ä…cznie użyto: 6 systemów, 9 gdzie: tð - wzglÄ™dna miara odlegÅ‚oÅ›ci godziny h doby d od czynników meteorologicznych, 55 obszarów, 8 okresów poczÄ…tku roku R - roku do którego należy doba d: uÅ›redniania (T = 1, 3, 6, 12, 24, 36, 48, 72), 12 miesiÄ™cy, 7 typów dni, 24 godziny doby. (ðnR -ð 1)ð×ð 24 +ð h (4) tð =ð Zestawienia iloÅ›ciowe uwzglÄ™dniajÄ…ce licznoÅ›ci 24 ×ð NR obszarów wÅ‚aÅ›ciwych do obliczeÅ„ z poszczególnymi systemami dla obu postaci zmiennych przedstawia tabela 1. gdzie: nR - numer dnia d w roku R, NR - ilość dni w roku R, Tabela 1. Zestawienie iloÅ›ciowe zakresu obliczeÅ„ a,b - parametry trendu liniowego a×ðtð + b dopasowanego dla Liczba Liczba korelacji Liczba korelacji każdego roku danych; c, e, g - parametry funkcji System obszarów postać A postać B c + e ×ð cos(2pð ×ð tð - g) dopasowanej w każdym roku do KSE 55 69 854 400 7 983 360 obciążeÅ„, od których odjÄ™to trend liniowy. TSE1 11 13 970 880 1 596 672 TSE2 10 12 700 800 1 451 520 Zmienna meteorologiczna jest wartoÅ›ciÄ… Å›redniÄ… danego TSE3 17 21 591 360 2 467 584 czynnika liczonÄ… z okresu uÅ›redniania T godzin, TSE4 11 13 970 880 1 596 672 koÅ„czÄ…cego siÄ™ w dniu d o godzinie h: TSE5 8 10 160 640 1 161 216 AÄ…cznie 142 248 960 16 257 024 T -ð1 1 (5) x =ð åðc d ,h-ðk T k =ð0 98 PRZEGLD ELEKTROTECHNICZNY (Electrical Review), ISSN 0033-2097, R. 87 NR 2/2011 Problem oceny wyników ciÄ…gÅ‚oÅ›ci takiego przebiegu, zaÅ› przypadkowe wartoÅ›ci Dla przygotowanych zbiorów par różnych postaci korelacji powinny być Å‚atwo wykrywalne. AdekwatnÄ… zmiennych meteorologicznych (X) i obciążeniowych (Y) ilustracjÄ… takiego odstajÄ…cego przypadku wydaje siÄ™ być obliczono i zweryfikowano testem statystycznym korelacja dla ostatniej godziny doby systemu W67 współczynniki korelacji: pokazana na rysunku 1. Próbka wyników Cov( X ,Y ) (7) r =ð Poniżej przedstawiono w postaci graficznej drobnÄ… sð ×ðsðY X część rezultatów ilustrujÄ…cÄ… charakter uzyskanych wyników. Dla lepszej wizualizacji, skÅ‚adniki serii na wykresach nie gdzie: Cov - kowariancja, sð - odchylenie standardowe, n - zostaÅ‚y ograniczone do statystycznie istotnych. Ponieważ liczność zbioru obserwacji par wielkoÅ›ci (x,y). licznoÅ›ci zbiorów testowych najczęściej wahajÄ… siÄ™ w granicach 15 - 25, wartoÅ›ci współczynnika korelacji Test statystyczny weryfikujÄ…cy istotność korelacji [6] odpowiadajÄ…ce wartoÅ›ci krytycznej testu to: 0.51 0,39, co zakÅ‚ada hipotezÄ™ zerowÄ… H0: r = 0 oznaczajÄ…cÄ… brak warto mieć na uwadze podczas obserwacji wykresów. korelacji miÄ™dzy badanymi zmiennymi, a wartość r `" 0 tÅ‚umaczy siÄ™ przypadkiem. StatystykÄ… testowÄ… jest zmienna r[-] F o rozkÅ‚adzie Fishera-Snedekora o m 1 i n m stopniach KSE TSE3 TSE4 W36 swobody, gdzie n jest licznoÅ›ciÄ… m wymiarowej próbki: W54 W55 W67 -0,6 r2 n -ð m -0,7 (8) F =ð m -ð 1 1-ð r2 -0,8 Przy zaÅ‚ożonym poziomie istotnoÅ›ci að, hipoteza zerowa jest odrzucana jeÅ›li F > Fað gdzie Fað jest wartoÅ›ciÄ… krytycznÄ… -0,9 rozkÅ‚adu F. W sytuacji, kiedy hipoteza H0 nie zostaje odrzucona, uznaje siÄ™ brak skorelowania zmiennych. -1 Liczność wyników uzyskanych z obu postaci zmiennych t[h] 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 implikuje trudnoÅ›ci w sprawnym ich przetwarzaniu, a przede Rys.1. Współczynniki korelacji dla poszczególnych obszarów wszystkim w ich użytecznej interpretacji. Z tego powodu pomiarowych w funkcji godzin doby (postać A: oð = 5, dð = 7; system: sporzÄ…dzono tabelÄ™ rankingu najlepszych, zweryfikowanych KSE; czynnik meteorologiczny: temperatura powietrza; miesiÄ…c: statystycznie, wykrytych korelacji. Prowadzona dla każdego luty; dzieÅ„ tyg.: Å›roda) systemu oddzielnie tabela rankingu przechowuje 1000 najlepszych korelacji dla każdego czynnika meteorologicznego (czyli po 9000 dla każdego systemu). r[-] Nd Pn Wt Åšr Analiza tabeli rankingu nasuwa wiele sugestii -0,4 Cz Pt Sb dotyczÄ…cych użytecznych zwiÄ…zków statystycznych, ale -0,5 nastrÄ™cza również wÄ…tpliwoÅ›ci konieczne do zaakcentowania i wyjaÅ›nienia. -0,6 Nieco niepokojÄ…cy może wydawać siÄ™ fakt, że korelacje -0,7 w tabelach rankingu sÄ… zaskakujÄ…co wysokie. Istotnie, należy pamiÄ™tać, że rankingowa próbka wybranych z caÅ‚ej -0,8 populacji obliczeÅ„ stanowi jej odsetek wielkoÅ›ci 0,038 % -0,9 dla postaci A i 0,332 % dla postaci B. Jest to bardzo niewielka czÄ…stka i w obu przypadkach jest mniejsza niż -1 zaÅ‚ożony w teÅ›cie poziom istotnoÅ›ci. Innymi sÅ‚owy istnieje t[h] 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 obawa, jak wiele z rankingowych korelacji jest korelacjami przypadkowymi, które przedostaÅ‚y siÄ™ przez dopuszczone Rys.2. Współczynniki korelacji dla poszczególnych dni tygodnia w testem statystycznym 5-procentowe sito. Jeszcze Å›ciÅ›lejsze funkcji godzin doby (postać A: oð = 5, dð = 7; system: KSE; czynnik pod wzglÄ™dem statystycznym sformuÅ‚owanie brzmiaÅ‚oby meteorologiczny: temperatura powietrza; obszar: KSE; miesiÄ…c: luty) nastÄ™pujÄ…co: jak wiele spoÅ›ród pozytywnie zweryfikowanych, lecz przypadkowych korelacji (których r[-] jest z zaÅ‚ożenia 5%) przedostaÅ‚o siÄ™ do tabeli rankingu. cze lip sie 0,8 Nieco uspokaja fakt, że do tabeli rankingu wartoÅ›ci nie sÄ… losowane, lecz wybierane wg maksymalnych wartoÅ›ci, 0,6 których istotność jest o wiele silniejsza. Jednak nie zmienia 0,4 to faktu, iż obiektywne wnioskowanie statystyczne w takim przypadku jest trudne do przeprowadzenia. KonkluzjÄ… 0,2 wobec powyższego jest decyzja wykorzystania tabeli 0 rankingu tylko w roli podpowiedzi na drodze dalszej weryfikacji. -0,2 Otrzymane korelacje można przedstawić graficznie w -0,4 różnych przekrojach czasowych. PrzykÅ‚adowo konkretnÄ… t[h] 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 korelacjÄ™ uzyskanÄ… dla miesiÄ…ca, dnia tygodnia i godziny doby można wraz z korelacjami dla pozostaÅ‚ych godzin Rys.3. Współczynniki korelacji dla poszczególnych miesiÄ™cy w doby przedstawić jako przebieg chronologiczny. Poza funkcji godzin doby (postać B: Tð = 72; system: KSE; czynnik bardzo specyficznymi przypadkami, niezależnie od meteorologiczny: temperatura powietrza; obszar: KSE; dzieÅ„ tyg.: wybranego przekroju, należy siÄ™ spodziewać wzglÄ™dnej Å›roda) PRZEGLD ELEKTROTECHNICZNY (Electrical Review), ISSN 0033-2097, R. 87 NR 2/2011 99 Podsumowanie r[-] SpoÅ›ród zbioru zbadanych korelacji miÄ™dzy czynnikami kw i maj wrz paz 1 pogodowymi i obciążeniem KSE, najsilniejsze korelacje 0,8 stwierdzono dla temperatury powietrza z przewagÄ… postaci 0,6 A. Mniej jednoznaczne wyniki osiÄ…gniÄ™to dla pozostaÅ‚ych 0,4 czynników, jednak część z nich cechuje potencjalna 0,2 użyteczność do wybiórczego uwzglÄ™dnienia ich w modelach 0 prognostycznych. Dotyczy to zwÅ‚aszcza zachmurzenia -0,2 (niskiego i ogólnego) i opadu deszczu. -0,4 Jednoznacznie potwierdzono potrzebÄ™ różnicowania -0,6 decyzji o ewentualnym użyciu danego czynnika od pory -0,8 roku, typu dnia i godziny doby, których dotyczy prognoza. t[h] 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 Nie potwierdziÅ‚y siÄ™ przypuszczenia o celowoÅ›ci podejÅ›cia terytorialnego. Korelacje dla obszarów niższych Rys.4. Współczynniki korelacji dla poszczególnych miesiÄ™cy w rzÄ™dów, albo bardzo niewiele odbiegajÄ… od korelacji dla funkcji godzin doby (postać A: oð = 0, dð = 1; system: KSE; czynnik obszaru danego systemu, albo różnica nie ma na tyle meteorologiczny: opad deszczu; obszar: KSE; dzieÅ„ tyg.: Å›roda) wyraznego charakteru, żeby jednoznacznie potwierdzić zaÅ‚ożenie o użytecznoÅ›ci zastosowania korelacji do r[-] prognozowania w mniejszych obszarach. niskie Å›rednie w ysokie ogólne 1 Oczywiste wzajemne skorelowanie poszczególnych czynników powoduje, że zamiar wykorzystania wiÄ™cej niż 0,8 jednego czynnika w danym modelu grozi możliwoÅ›ciÄ… 0,6 wystÄ…pienia bifurkacji. Na bieżącym etapie wiedzy, 0,4 preferowane wydaje siÄ™ wykorzystywanie jednoczeÅ›nie 0,2 tylko jednego czynnika, zaÅ› alternatywne próby powinny 0 zawierać dokÅ‚adne testy stabilnoÅ›ci modelu. -0,2 Ogólnie istniejÄ… dwie drogi wykorzystania czynników meteorologicznych w metodach prognostycznych: -0,4 bezpoÅ›rednia (gdy postać czynnika jest skÅ‚adnikiem -0,6 wektora danych wejÅ›ciowych modelu), oraz poÅ›rednia (gdy t[h] 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 postać czynnika sÅ‚uży do budowy modelu korekcyjnego, np. regresji bÅ‚Ä™dów prognozy wygasÅ‚ej niewykorzystujÄ…cej Rys.5. Współczynniki korelacji dla poszczególnych rodzajów zachmurzenia w funkcji godzin doby (postać B: Tð = 1; system: czynników meteorologicznych). Droga bezpoÅ›rednia KSE; obszar: KSE; miesiÄ…c: kwiecieÅ„; dzieÅ„ tyg.: Å›roda) wymaga indywidualnego podejÅ›cia, gdyż najczęściej zmienne sterujÄ…ce pochodzÄ… z okresu bezpoÅ›rednio poprzedzajÄ…cego prognozÄ™ i sÄ… już niejawnie obciążone r[-] 1 KSE TSE1 TSE2 informacjÄ… o ówczesnych warunkach pogodowych. TSE3 TSE4 TSE5 Zagadnienie poszukiwania najlepszych postaci 0,8 zmiennych pozostaje tematem, który z pewnoÅ›ciÄ… posiada 0,6 jeszcze duży potencjaÅ‚ możliwoÅ›ci. Trudno choćby 0,4 przypuszczać, że wyniki zrealizowanego tu modelu analizy 0,2 zostaÅ‚y wyczerpane, ani też że przedstawione uogólnienia 0 sÄ… najlepsze z możliwych do uzyskania. -0,2 LITERATURA -0,4 [1] %7Å„ i v%0Å„á k D., K o l c u n M., Data analysis for prediction of daily -0,6 load curve, Zeszyty naukowe Politechniki CzÄ™stochowskiej, 1 (2001), nr. 153, 55-58 t[h] 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 [2] M i s i o r e k A. W e r o n R., Wykorzystanie zmiennych zewnÄ™trznych w celu zwiÄ™kszenia dokÅ‚adnoÅ›ci prognoz Rys.6. Współczynniki korelacji dla poszczególnych obszarów zapotrzebowania na energiÄ™ elektrycznÄ…, Aktualne Problemy w pomiarowych w funkcji godzin doby (postać B: Tð = 1; system: KSE; Elektroenergetyce APE 2005, 3 (2005), 25-32 czynnik meteorologiczny: zachmurzenie chmurami niskimi; miesiÄ…c: [3] Ayp J., Analiza wpÅ‚ywu czynników meteorologicznych na pazdziernik; dzieÅ„ tyg.: Å›roda) zmienność obciążenia odbiorcy trakcyjnego, PrzeglÄ…d Elektrotechniczny, (2006), nr. 9, 29-31 r[-] [4] D o b r z aÅ„s k a I., Ay p J., Mapy energetyczne w konwencji TSE1 W21 W22 W31 0,1 logiki rozmytej, Prognozowanie w Elektroenergetyce PE 2004, W32 W33 W41 W42 (2004), 49-55. W43 W61 W62 0 [5] Ayp J., Przestrzenne prognozy zapotrzebowania na moc i -0,1 energiÄ™ elektrycznÄ…. Polityka Energetyczna, 11 (2008), nr. 1, -0,2 273-284 [6] P a wÅ‚o ws k i Z., Statystyka matematyczna, PaÅ„stwowe -0,3 Wydawnictwo Naukowe, (1981), Warszawa -0,4 -0,5 Autorzy: dr inż. Jacek Ayp, Politechnika CzÄ™stochowska, Instytut -0,6 Elektroenergetyki, al. Armii Krajowej 17, 42-200 CzÄ™stochowa, E- mail: jackrat@el.pcz.czest.pl; dr hab. inż. Tomasz PopÅ‚awski, prof. -0,7 PCz Politechnika CzÄ™stochowska, Instytut Elektroenergetyki, t[h] 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 al. Armii Krajowej 17, 42-200 CzÄ™stochowa, E-mail: poptom@el.pcz.czest.pl; mgr inż. Ewelina Starczynowska, Instytut Rys.7. Współczynniki korelacji dla obszarów pomiarowych w funkcji Elektroenergetyki, al. Armii Krajowej 17, 42-200 CzÄ™stochowa, E- godzin doby (postać B: Tð = 6; system: TSE1; czynnik mail: estraczy@zuig.el.pcz.czest.pl meteorologiczny: temperatura; miesiÄ…c: kwiecieÅ„; dzieÅ„ tyg.: Å›roda) 100 PRZEGLD ELEKTROTECHNICZNY (Electrical Review), ISSN 0033-2097, R. 87 NR 2/2011