Search results
- 1.0467220 - ÚVGZ 2017 RIV CZ cze L4 - Software
Rajdl, Kamil - Štěpánek, Petr - Farda, Aleš
Softwarová implementace modelu pro předpověď spotřeby elektrické energie.
[Software implementation of the model for elektricity consumption forecasting.]
Interní kód: SE MODEL KARA V1 ; 2016
Technické parametry: Jedná se o softwarovou implementaci statistického modelu pro předpověď spotřeby elektrické energie. Model je založen na regresní analýze, jeho vstupem jsou historické výstupy numerických předpovědních modelů (NWP), odpovídající historické hodnoty spotřeby elektrické energie a aktuální výstupy NWP modelů pro nadcházející období několika desítek hodin. Výstupem modelu jsou pak hodinové predikce spotřeby elektrické energie pro vybrané subjekty, lokality či územní celky. Model umožňuje využití meteorologických prvků až z pěti NWP modelů, ze kterých používá relevantní veličiny, zejména teplotu ale i další prvky jakými jsou osvit, případně vlhkost a oblačnost. Interakce se vstupy a výstupy a změna nastavení probíhá pomocí externích souborů (podpora txt a dbf souborů).
Ekonomické parametry: Model je využíván pro předpověď spotřeby energie společností E. ON Energie a.s. v rámci širšího predikčního systému. Predikce budoucí výroby umožňují optimálnější obchodování na energetickém trhu a správu přenosové soustavy potenciálně vedoucí k finančním úsporám.
Zdroj financování: N - neveřejné zdroje
Klíčová slova: elektricity consumption * forecasting model * numerical weather prediction models
Kód oboru RIV: DG - Vědy o atmosféře, meteorologie
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0265335 - 2.0455837 - ÚVGZ 2016 RIV CZ eng L4 - Software
Štěpánek, Petr - Rajdl, Kamil
ProClim_Corr.
Internal code: SW_VT02_corr-daily_v1.0 ; 2015
Technical parameters: Softwarem je skript pro programovací jazyk R (instalace R se dá získat zde: https://www.r-project.org/). Součástí skriptu jsou informace (v komentáři), jak skript spouštět a ukázkové soubory. Samožný výpočet je založen na percentilové opravě distribuční funkce, oprava aplikovaná na vstupních datech se zjištuje porovnáním s referenční řadou. Pro vědecké využití je software zdarma.
Economic parameters: Vstupem do softwaru jsou nekorigované hodnoty RCM (regional climate model) výstupů. Tyto RCM výstupy se vyznačují chybou, která se mění v prostoru a čase. Realita je pro nás měření na meteorologické stanici, která se od výstupu modelu (výpočtu) více či méně liší. Výstupem softwaru jsou potom korigované hodnoty (upravené výstupy modelu), které odpovídají realitě (staničním měřením).
R&D Projects: GA MŠMT(CZ) LD14043
Institutional support: RVO:67179843
Keywords : RCM outputs * bias correction * quantile mapping
Subject RIV: DG - Athmosphere Sciences, Meteorology
http://www.climahom.eu/software-solution/rcm_correction
Permanent Link: http://hdl.handle.net/11104/0256448 - 3.0442704 - ÚVGZ 2015 RIV CZ cze L4 - Software
Rajdl, Kamil - Farda, Aleš - Štěpánek, Petr
Softwarová implementace regresního modelu pro předpověď výroby energie větrných elektráren.
[Software implementation of the regression model for forecasting of energy production of wind power plants.]
Internal code: VTE MODEL KARA V2 ; 2014
Technical parameters: Jedná se o softwarovou implementaci statistického modelu pro předpověď výroby větrné energie. Model je založen na regresní analýze, jeho 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 až ze tří NWP modelů, optimalizován je pro práci s rychlostmi a směry větru ve dvou úrovních nad zemským povrchem z modelů Aladin, EPS Aladin a IFS, lze jej však použít pro práci s různými prvky a modely. Implementace je provedena v softwaru R. Interakce se vstupy a výstupy a změna nastavení probíhá pomocí externích souborů (podpora txt a dbf souborů).
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 finančním úsporám.
Source of funding: N - Non-public resources
Keywords : wind energy * forecasting model * regression analysis * numerical weather prediction models
Subject RIV: DG - Athmosphere Sciences, Meteorology
Permanent Link: http://hdl.handle.net/11104/0245554 - 4.0442692 - ÚVGZ 2015 RIV CZ cze L4 - Software
Rajdl, Kamil - Štěpánek, Petr - Farda, Aleš
Softwarová implementace regresního modelu pro předpověď výroby energie fotovoltaických elektráren.
[Software implementation of the regression model for forecasting of energy production of photovoltaic power plants.]
Interní kód: FVE MODEL KARA V1 ; 2014
Technické parametry: Jedná se o softwarovou implementaci statistického modelu pro předpověď výroby fotovoltaické energie. Model je založen na regresní analýze, jeho vstupem jsou historické výstupy numerických předpovědních modelů (NWP), odpovídající hodnoty výroby elektrické energie a výstupy NWP modelů pro budoucí období. Výstupem modelu jsou pak hodinové predikce výroby fotovoltaických elektráren. Model umožňuje využití meteorologických prvků až ze tří NWP modelů, optimalizován je pro práci se sluneční radiací, nízkou oblačností a teplotou vzduchu z modelů Aladin, EPS Aladin a IFS, lze jej však použít pro práci s různými prvky a modely. Implementace je provedena v softwaru R. Interakce se vstupy a výstupy a změna nastavení probíhá pomocí externích souborů (podpora txt a dbf souborů).
Ekonomické parametry: Model je využíván pro předpověď výroby energie fotovoltaických elektráren společnosti E.ON Energie a.s. v rámci širšího predikčního systému. Predikce budoucí výroby umožňují optimálnější obchodování na energetickém trhu a správu přenosové soustavy potenciálně vedoucí k finančním úsporám.
Zdroj financování: N - neveřejné zdroje
Klíčová slova: photovoltaic energy * forecasting model * regression analysis * numerical weather prediction models
Kód oboru RIV: DG - Vědy o atmosféře, meteorologie
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0245539