Journal : Acta Energetica
Article : Effective Short-term Forecasting of Wind Farms Power

Authors :
Bogalecka, E.
Politechnika Gdańska, elzbieta.bogalecka@pg.gda.pl,
Rubanowicz, T.
ENERGA-OBRÓT SA, tomasz.rubanowicz@energa.pl,
Abstract : Forecasting a specific wind farm's (WF) generation capacity within a 24 hour perspective requires both a reliable forecast of wind, as well as supporting tools. This tool is a dedicated model of wind farm power. This model should include not only general rules of wind to mechanical energy conversion, but also the farm's specific features. There are many factors that influence a farm's generation capacity, and any forecast of it, even with an accurate weather forecast, carries error. This paper presents analytical, statistical, and neuron models of wind farm power. The study is based on data from a real wind farm. Most attention is paid to the neuron models, due to a neuron network's capability to restore farm-specific details. The research aims to answer the headline question: whether and to what extent a wind farm's power can be forecast short-term?

Prognozowanie mocy wytwórczej konkretnej farmy wiatrowej (FW) w horyzoncie 24-godzinnym wymaga zarówno wiarygodnej prognozy wietrzności, jak i narzędzi wspomagających. Narzędzie to jest dedykowanym modelem mocy farmy. Model powinien uwzględniać nie tylko ogólne zasady przetwarzania energii wiatru na energię mechaniczną, ale także cechy szczególne konkretnej farmy. Liczba czynników wpływających na moc farmy jest duża i dokładna prognoza mocy, nawet przy dokładnej prognozie pogody, jest obarczona błędem. W artykule pokazano modele mocy farmy wiatrowej: analityczny, statystyczny i neuronowy. Badania prowadzone są na danych z rzeczywistych farm wiatrowych. Najwięcej uwagi poświęcono modelom neuronowym, sugerując się zdolnością sieci neuronowej do odtworzenia cech osobniczych konkretnej farmy. Celem badań jest odpowiedź na zadane w tytule pytanie: czy i w jakim zakresie możliwa jest dokładna krótkoterminowa prognoza mocy farmy wiatrowej

Keywords : farma wiatrowa, moc, model, predykcja, wind farm, power, model, prediction,
Publishing house : ENERGA SA
Publication date : 2015
Number : nr 3
Page : 4 – 13

Bibliography
: 1. Standard EN 61400-12-1:2006, Wind Turbines, part 12.1: Power performance measurements of electricity producing wind turbines.
2. Petersen E.L. et al., Wind Power Meteorology, publication of Risø National Laboratory, Roskilde, Denmark 1997.
3. Durajczyk M., Kołakowski R., Model neuronowy mocy farmy wiatrowej na potrzeby prognozowania mocy Neural model of wind farm power for the purpose of output forecasting, MSc thesis, Faculty of Electrical and Control Engineering, Gdańsk University of Technology, 2013.
4. Giebel G. et al.. The state of the art in short term prediction of wind power, Anemos-plus project report, 2011 online, www.windpower-predictions.com.
5. Madsen H., Nielsen H., Nielsen T.S., A tool for predicting the wind power production of off-shore wind plants online, www.enfor.dk.
6. Wang X., Guo P. , Huang X., A review of wind power forecasting models, The Proc. of Int. Conf. on Smart Grid and Clean Energy Technologies, Ener. Proc. 2011, Vol. 12, pp. 770-778.
7. Bogalecka E., Rubanowicz T., Neuronowy model mocy farmy wiatrowej Neural model of wind farm power, Mechanik 2010, No. 7, pp. 579-586.
DOI :
Qute : Bogalecka, E. ,Rubanowicz, T. ,Rubanowicz, T. , Effective Short-term Forecasting of Wind Farms Power. Acta Energetica nr 3/2015
facebook