Проектирование базы данных метеорологической информации для прогнозирования и кластеризации в microgrid-системе
DOI:
https://doi.org/10.31548/energiya2020.04.055Анотація
Для побудови систем Microgrid необхідне отримання даних метеослужби, обробка їх і прийняття рішень про те, яке джерело електроенергії доцільно використовувати в даний час доби, пори року, при поточних погодних умовах.
Метою дослідження є розробка та створення бази даних розподіленої інформаційної системи для проведення кластерного аналізу, обробки і зберігання вхідних метеорологічних даних, алгоритму прогнозування погоди на основі значень обраних показників для подальшого визначення виду використовуваних альтернативних джерел електроенергії на підставі прогнозу.
Описана спроектована і реалізована розподілена інформаційна система для зчитування з мережі Інтернет, зберігання і подальшої обробки метеорологічних даних стосовно до будь-якого регіону з метою прогнозу для ефективного використання поновлюваних джерел електроенергії в Microgrid - системі. Проект реалізований на основі реляційної бази даних Microsoft SQL Server. Кожна з таблиць має поля, що описують погодні умови, необхідні для вирішення поставленого завдання - визначення джерела електроенергії, використання якого економічно ефективно в даний період року, час доби, географічного розташування та кліматичних умов. Розроблено додаток, що оперує базою даних, на мові C # за шаблоном Windows Forms Application. Реалізовано розподіл показників температури в залежності від часу проведених досліджень за певний період із застосуванням кластерного аналізу. Прогнозування погодних даних виконано з використанням авторегресійної моделі часових рядів. Інтерфейс користувача створений засобами Microsoft Visual Studio. Обробка всіх даних виконується на стороні локального сервера.
Ключові слова: micro-grid система, поновлювані джерела, кластерний аналіз, прогнозування, модель авторегресії, розподілена база даних, SQL, Web-додаток, інтерфейс
Посилання
Kalashnikov, V.I., Tkachenko, S.N., Khizhniak P.А. (2015). Avtonomnye mikrogrid-sistemy s vozobnovljaemymi istochnikami jenergii, kak jelement koncepcii smart grid. Perspektivy razvitija [Autonomous microgrid systems with renewable energy sources as part of the smart grid concept. Development prospects]. Visnyk NTU «KhPI», 12 (1121), 374-378.
Denisiuk, S. P, Gorenko, D.S. (2016). Analiz problem vprovadzhennya virtual'ny'x elektrostancij [Energety'ka: ekonomika, texnologyi, ekologiya. [Analysis of problems of implementation of virtual power plants]. Energetyka: ekonomika, texnologyi, ekologiya, 2, 25-33.
Yakymets', R. V. (2016). Metody' klastery'zaciyi ta yix klasy'fikaciya. [Clustering methods and their classification]. Mizhnarodny'j naukovy'j zhurnal, 6 (2), 48-50.
Jain, A. K., Murty, M. N., Flynn, P .J. - Data Clustering: A Review (1996). IEEE Computer Society Press, 69.
Osypenko, V.V. (2014). Dva pidxody' do rozv'yazannya zadachi klastery'zaciyi u shy'rokomu sensi z pozy'cij indukty'vnogo modelyuvannya [Two approaches to solving the problem of clustering in a broad sense from the standpoint of inductive modeling]. Energetyka i avtomatyka, 1, 83-97.
Ivakhnenko, A .G , Osipenko, V. V. (1984). Prognozirovanie redkih sobytij po algoritmu MGUA [Prediction of rare events in the MGUA algorithm]. Avtomatika, 5, 8- 12.
Osypenko, V., Kaplun, V. (2019). Modeling of Dynamic Energy-Management Scenariosin Local Polygeneration Microgrids Using Inductive Bi-clustering Algorithm. 2019 IEEE 14th International Conference on Computer Sciences and Information Technologies (CSIT). Lviv, 183-186.
https://doi.org/10.1109/STC-CSIT.2019.8929843
Kiktev, N. A. (2019). Ispol'zovanie metodov klasternogo analiza v informacionnyh tehnologijah upravlenija proizvodstvom kombikormov i premiksov [The use of cluster analysis methods in information technologies for managing the production of compound feeds and premixes]. Innovacii v sel'skom hozjajstve, № 4(33), 170-176.
Kiktiev, М. О. (2013). Programna realizaciya metodu k - serednix intelektual'noyi informacijno-upravlyayuchoyi sy'stemy' vy'robny'cztva kombikormu. - [Software implementation of the method k - average intelligent information and control system of feed production]. Tehnologicheskij audit i rezervy proizvodstva. 5(1), 9-11.
https://doi.org/10.15587/2312-8372.2013.18385
Snytyuk, V. Y. , Suprun, O. O. (2017). Evolutionary techniques for complex objects clustering. 2017 IEEE 4th International Conference Actual Problems of Unmanned Aerial Vehicles Developments (APUAVD). Kyiv, 2017, 270-273.
https://doi.org/10.1109/APUAVD.2017.8308827
Hnatiienko, H., Suprun, O. (2018). Fuzzy Set Objects Clustering Method Using Evolution Technologies. ITS 2018 Information Technologies and Security. CEUR Workshop Proceedings, 2318, 129-138.
Palii, D. М. (2018). Keruvannya energospozhy'vannyam v SmartGrid [Power management in SmartGrid]. Magisters'ka dysertaciya zi special'nosti «Elektronni systemy». Kyiv, NTUU «KPI», 114
Shkurpela, N. Yu., Kiktiev, М. О. (2020). Vykorystannya klasternogo analizu dlya obrobky meteorologichnykh danykh dlya efektyvnogo vykorstannya vidnovlyuval'nykh dzherel elektrychnoyi energiyi. [Use of cluster analysis for meteorological data processing for efficient use of renewable energy sources] Zbirnyk tez mizhnarodnoyi naukovo-praktychnoyi konferenciyi «Teoretyko-praktychni aspekty analizu ekonomiky, obliku, finansiv i prava» 18.06.2020, part 1, 66-67.
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Стосунки між правовласниками і користувачами регулюються на умовах ліцензії Creative Commons Із Зазначенням Авторства – Некомерційна – Поширення На Тих Самих Умовах 4.0 Міжнародна (CC BY-NC-SA 4.0):https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.uk
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див.The Effect of Open Access).