SW řešení pro nowcasting spotřeby elektrické energie

0572112 - ÚVGZ 2023 RIV CZ cze L4 - Software
Rajdl, K. - Šálek, M. - Benáček, Patrik - Štěpánek, Petr - Farda, Aleš
SW řešení pro nowcasting spotřeby elektrické energie.
[SW solution for nowcasting electricity consumption.]
Interní kód: TK02020166-V3 ; 2023
Technické parametry: algoritmy SW byly vyvinuty a SW bylo následně naprogramováno v jazycích R a Python. Funguje zpravidla (ale nikoliv výhradně) jako součást širšího SW jako doplněk předpovědí výroby OZE.
Ekonomické parametry: Software umožňuje výrazně zpřesnit krátkodobou předpověď spotřeby vybraného portfolia klientů – odběratelů elektrické energie s výhledem zejména na nejbližší hodiny dopředu. Toto zpřesnění využívají energetické firmy pro obchodování na spotovém trhu s elektřinou či pro řízení energetických sítí.
Grant CEP: GA TA ČR(CZ) TK02020166
Institucionální podpora: RVO:86652079
Klíčová slova: energy * electricity production * electricity consumption * wind farm * photo voltaic power-plant * weather forecast * satellite imaging
Obor OECD: Energy and fuels

Vytvořený software se používá při předpovědích výroby obnovitelných zdrojů energie, jejichž výroba je závislá na okamžitém stavu počasí. Z těchto důvodů je třeba vytvářet předpovědní modely, které s pomocí historických údajů o výrobě ši spotřebě elektrické energie a s využitím meteorologických informací jakými jsou satelitní snímky či výstupy numerické předpovědi počasí, dokáží vytvořit dostatečně přesnou předpověď výroby tak, aby byla ekonomicky využitelná. Náš software se zaměřuje na zlepšení předpovědi ve velmi krátkém výhledu na několik hodin dopředu.



Our software is devoted to short range forecasting of renewable energy production like photovoltaic and wind power plants. These power plants production is defined by the actual state of weather. Because of this it is necessary to develop forecasting tools, which utilize historical (and actual) generation data and combine them with meteorological information (like numerical weather prediction or satellite monitoring) to provide for sufficiently precise forecast of near term energy generation. Such information is then utilized by energy companies. Our software is focused on the improvement of very short term forecasts (hence nowcasting).
Trvalý link: https://hdl.handle.net/11104/0342941