Аналіз методів відновлення відсутніх даних для забезпечення відбору максимальної енергії у Micro Grid

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorКорчака, Микола Олександрович
dc.contributor.authorКлен, Катерина Сергіївна
dc.date.accessioned2020-05-20T15:51:50Z
dc.date.available2020-05-20T15:51:50Z
dc.date.issued2019
dc.description.abstractenAn analysis of Micro Grid system performance requires both meteorological and electrical data for the assessment period. However, actual in-field data acquisition is rarely 100%, often resulting in a significant amount of incomplete datasets for performance assessment. These gaps, if not taken into account, may add noticeable bias in yield assessment and thus estimations of the lacking data need to be made. Approaches of back-filling the required data is given and validated here. This paper presents a strategy to back-fill data with good accuracy for both short and long term periods, while taking into account weather as well as system performance variations. Cases of data loss are identified. The first case is that of missing meteorological datasets, while electrical readings are available. This case is met in most small systems, either domestic or commercial, where installers reduce the cost by omitting the meteorological sensors. The second case is that of the electrical monitoring system being interrupted. The third case is a failure of both monitoring sub-systems, which could be due to communication or hardware failures. The last two cases are often met in the majority of solar farms. Two methods, by means of which it is possible to restore the missing data about the status or output current panel, are considered. The method of synthesis of meteorological data and also the method of restoration based on empirical orthogonal functions (EOFs), are considered. Method based on EOFs reconstructs missing data using empirical orthogonal functions, derived from the original data. While EOFs in a complete dataset would typically be calculated using singular value decomposition, the presence of missing data requires an iterative approach. The method allows for the estimation of missing values and full EOFs by first inserting mean values into the missing portions of the dataset and then calculating the EOFs. Because the resulting spatial EOFs and the time series of their magnitudes reconstruct the original data, a truncated version of the original dataset can be generated, using only as many EOFs as are deemed significant through validation. This provides an improved estimate of the missing information over simply inserting mean values, because the small-variance (i.e., noise) EOFs have been removed. Method of synthesis of meteorological data uses data collected from meteorological stations to estimate irradiance. Then module temperature is calculated from in-plane irradiance and ambient temperature using a simple linear thermal model. Using this information electrical performance is estimated. Two methods differ from each other, so detailed analysis and comparison of these methods are performed. The possibilities and requirements for their using are determined depending on the reasons of the loss of information in Micro Grid. The specific systems, that involve Micro Grid, in which methods can be used for providing maximum energy extraction are suggested. These two methods will be used in future research work based on applying the theory of fractals to the analysis of distributed generation systems of solar panels for maximum energy extraction.uk
dc.description.abstractruВ статье рассматриваются основные причины потери части информации, в таблицах данных, полученных от солнечных панелей, в Micro Grid. Проведенный анализ методов, с помощью которых можно восстановить недостающие данные о состоянии или о выходном токе панели. Рассмотрен метод синтеза метеорологических данных, а также метод восстановления на основе эмпирических ортогональных функций. Проведено сравнение данных методов и обоснование уместности их использования для конкретных систем.uk
dc.description.abstractukУ статті розглянуто основні причини втрат частини інформації в таблицях даних, отриманих від сонячних панелей, у Micro Grid. Проведено аналіз методів, за допомогою яких можливо відновити відсутні дані про стан або вихідний струм панелей. Розглянуто метод синтезу метеорологічних даних, а також метод відновлення на основі використання емпіричних ортогональних функцій. Проведено порівняння даних методів і обґрунтовано доцільність їх використання для конкретних систем.uk
dc.format.pagerangeС. 11-15uk
dc.identifier.citationКорчака, М. О. Аналіз методів відновлення відсутніх даних для забезпечення відбору максимальної енергії у Micro Grid / Корчака М. О., Клен К. С. // Електронна та Акустична Інженерія : науково-технічний журнал. – 2019. – Т. 2, № 3. – С. 11–15. – Бібліогр.: 13 назв.uk
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/2617-0965.2019.2.3.163447
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/33677
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/uk
dc.sourceЕлектронна та Акустична Інженерія : науково-технічний журнал, 2019, Т. 2, № 3uk
dc.subjectMicro Griduk
dc.subjectаналіз данихuk
dc.subjectвідновлення відсутніх данихuk
dc.subjectвідновлювані джерела енергіїuk
dc.subjectсонячні панеліuk
dc.subjectвідбір максимальної енергіїuk
dc.subjectdata analysisuk
dc.subjectfilling in missing datauk
dc.subjectrenewable sources of energyuk
dc.subjectsolar panelsuk
dc.subjectmaximum power extractionuk
dc.subjectанализ данныхuk
dc.subjectвосстановление отсутствующих данныхuk
dc.subjectвозобновляемые источники энергииuk
dc.subjectсолнечные панелиuk
dc.subjectотбор максимальной мощностиuk
dc.subject.udc621.314uk
dc.titleАналіз методів відновлення відсутніх даних для забезпечення відбору максимальної енергії у Micro Griduk
dc.title.alternativeAnalysis of Filling in Missing Data to Provide Maximum Power Extraction in Micro Griduk
dc.title.alternativeАнализ методов восстановления отсутствующих данных для обеспечения отбора максимальной энергии в Micro Griduk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
EAI2019_2-3_p11-15.pdf
Розмір:
420.33 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.06 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Електронна та Акустична Інженерія: науково-технічний журнал, Т. 2, № 3