Search results

0473690 - ÚVGZ 2017 RIV CZ cze V - Research Report
Farda, Aleš - Štěpánek, Petr - Zahradníček, Pavel - Rajdl, Kamil - Meitner, Jan
Predikční modely výkonu fotovoltaických a větrných elektráren na základě modelových výstupů z modelu ALADIN a modelu IFS.
[Forecasting models of solar powerplants and wind farms production based on numerical weather prediction models.]
České Budějovice: E.ON Energie, a.s., 2016. 21 s.
Source of funding: N - Non-public resources
Keywords : renewable energy * solar power plants * wind farms * numerical weather prediction * ensemble method
Subject RIV: DG - Athmosphere Sciences, Meteorology
Permanent Link: http://hdl.handle.net/11104/0270817

0442683 - ÚVGZ 2015 RIV CZ cze Z - Pilot plant, v. technol., variety, breed
Farda, Aleš - Štěpánek, Petr - Zahradníček, Pavel - Rajdl, Kamil
Poloprovoz predikce výroby elektřiny z větrnných farem na území ČR.
[Trial operations of wind power production forecasting system for Czech Republic’s wind farms.]
Internal code: Poloprovoz VTE CR V1 ; 2014
Technical parameters: Poloprovoz slouží k predikci budoucích výkonů výroby elektrické energie z větrnných farem (VTE) na území ČR. V roce 2014 tento systém sdružoval . Poloprovoz nezávisle kontroluje a zpracovává informace z výroben VTE a dále meteorologické informace: zejména aktuální předpovědi z výstupů vícero numerických modelů předpovědi počasí v co nejvyšším prostorovém rozlišení. Na tomto základě počítá pravidelně 2x denně v operativním módu předpověď výroby (možno až na 5 dní dopředu) a to v hodinovém kroku. Poloprovoz VTE CR V1 dále prokázal v průběhu testování téměř 100% spolehlivost a i v tomto ohledu překonal jiná komerční řešení pořízené firmou E.ON. Systém je nyní používán paralelně a nezávisle na dalších systémech predikce výroby.
Economic parameters: Poloprovoz je provozován pro firmu E.ON Energie a.s. a přesné informace ekonomického charakteru jsou firmou považovány za důvěrné z důvodu působení v konkurečním prostředí trhu s energiemi v ČR. Firma vykazuje ve svých obchodních operacích roční úsporu ve výši více miliónů Kč za rok 2014. Nepřímý pozitivní dopad zpřesněné předpovědi výroby jsou pak nižší náklady na tzv. systémové a podpůrné služby, které musí vynakládat správce národní přenosové soustavy ČEPS, aby vyrovnával disbalance mezi výrobou a spotřebou elektrické energie. Tento dopad se konkrétně projevuje úsporou paliv a zdrojů v záložních elektrárnách sloužících k pokrytí výpadků produkce elektřiny a má tak pozitivní vliv na obchodní a palivoenergetickou bilanci ČR (např. úspora zemního plynu). Zpřesněná znalost budoucí výroby elektrické energie rovněž snižuje případné riziko black-outu (může hrozit zejména v důsledku nečekaného navýšení či propadu výroby a s ním spojeného možného selhání segmentu DSO).
Source of funding: N - Non-public resources
Keywords : wind energy * wind farms * power plants * electricity production prediction * weather prediction
Subject RIV: DG - Athmosphere Sciences, Meteorology
Permanent Link: http://hdl.handle.net/11104/0245517