0481452 - ÚIACH 2019 RIV CH eng J - Článek v odborném periodiku
Li, Y. - Dvořák, Miloš - Nesterenko, P. N. - Nuchtavorn, N. - Macka, M.
High power deep UV-LEDs for analytical optical instrumentation.
Sensors and Actuators B - Chemical. Roč. 255, FEB (2018), s. 1238-1243. ISSN 0925-4005. E-ISSN 0925-4005
Institucionální podpora: RVO:68081715
Klíčová slova: deep UV Light emitting diodes (LEDs) * optical detection * portable analytical instrumentation
Obor OECD: Analytical chemistry
Impakt faktor: 6.393, rok: 2018 ; AIS: 0.824, rok: 2018
DOI: https://doi.org/10.1016/j.snb.2017.08.085
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0277015

0442712 - ÚVGZ 2015 RIV CZ cze L4 - Software
Štěpánek, Petr - Farda, Aleš
Softwarová implementace úpravy distribuční funkce pro předpověď výroby energie větrných elektráren.
[Software implementation of quantile mapping for forecasting of energy production of wind power plants.]
Internal code: Software model VTE PeSt ; 2014
Technical parameters: Jedná se o softwarovou implementaci statistického modelu pro předpověď výroby větrné energie. Model je založen na metodě quantile mapping (úpravě distribuční funkce). Vstupem jsou historické výstupy numerických předpovědních modelů (NWP), odpovídající hodnoty výroby větrné energie a výstupy NWP modelů pro budoucí období. Výstupem modelu jsou pak hodinové predikce výroby větrných elektráren. Model umožňuje využití meteorologických prvků z více NWP modelů, optimalizován je pro práci s rychlostmi a směry větru ve dvou úrovních nad zemským povrchem z různých meteorologických modelů, lze jej tak velmi univerzálně použít pro práci. Implementace je provedena vytvořením speciálního modulu v softwaru ProClimDB. Interakce se vstupy a výstupy a změna nastavení probíhá v rámci uživatelsky přívětivého prostředí softwaru ProClimDB.
Economic parameters: Model je využíván pro předpověď výroby energie větrných elektráren společnosti E.ON Energie a.s. Predikce budoucí výroby umožňují optimálnější obchodování na energetickém trhu a správu přenosové soustavy potenciálně vedoucí k značným finančním úsporám díky snížení chyby tradičně nobtužně predikovatelného chování větrných elektráren zvláště v horském terénu.
Source of funding: N - Non-public resources
Keywords : wind energy * forecasting model * quantile mapping * numerical weather prediction models
Subject RIV: DG - Athmosphere Sciences, Meteorology
Permanent Link: http://hdl.handle.net/11104/0245551

0103283 - UIVT-O 20040024 RIV DE eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Jiřina, Marcel - Jiřina jr., M.
Features of Neighbors Spaces.
[Vlastnosti prostoru sousedů.]
SOFSEM 2004: Theory and Practice of Computer Science. Berlin: SpringerVerlag, 2004 - (Van Emde Boa, P.; Pokorný, J.; Bieliková, M.; Štuller, J.), s. 241-248. Lecture Notes in Computer Science, 2932. ISBN 3-540-20779-1.
[SOFSEM 2004. Conference on Current Trends in Theory and Practice of Computer Science /30./. Měřín (CZ), 24.01.2004-30.01.2004]
Grant CEP: GA MŠMT LN00B096
Klíčová slova: distribution mapping function * power application * nearest neighbor * boundary effect
Kód oboru RIV: BA - Obecná matematika
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-540-24618-3_20
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0010595