Тариф на электроэнергию в дагестане на 2021: В Дагестане действует самый низкий тариф на электроэнергию среди субъектов СКФО и ЮФО

Республика Дагестан (Махачкала) | Тарифы

Отрасли

— Любой -Топливная промышленность-Газ—Присоединение к газовым сетям-Нефть и нефтепродукты-Уголь и дроваЭлектроэнергетика-Подключение к электросетиЖКХ-Квартплата-Коммунальные услугиСвязь-Call-центры-Интернет-Почтовая связь-Сотовая (мобильная) связь-Телефонная проводная связьСельское хозяйствоТранспорт-Авиатранспорт-Автотранспорт-Железнодорожный транспорт-Метро-Морской транспорт-Общественный транспорт-Речной транспорт-ТаксиФинансы-Автокредитование-Автострахование: КАСКО, ОСАГО-Аудит-Банковские услуги-Вклады и депозиты-Денежные переводы-Инкассация-Ипотека — ипотечное кредитование-Кредиты для бизнеса-Страхование-Потребительские кредитыГосударственные органы-ГИБДД (ГАИ)-ЗАГСы-МВД-МИД-МФЦ-ОВИР-Паспортные столы-Патентно-информационные услуги-Посольства-Судебные органы (суды)-Таможня — таможенные услугиУслуги для населения и предприятий-Адвокаты — адвокатские услуги-Аптеки — фармацевтика-Аренда автомобилей-Банкеты — кейтеринг-Бытовые услуги-Ветеринарные услуги-Воспитательные учреждения — детские сады, ясли-Детские лагери-Домашнее обучение — репетиторы — учителя-Дома отдыха — туристические базы-Доставка-Лицензирование-Медицинские услуги — лечение-Нотариальные услуги — нотариусы-Отели — гостиницы-Охота — рыбалка-Охранные услуги-Перевозка тяжелобольных-Подготовка к экзаменам — поступлению в ВУЗ — репетиторы-Полиграфия-Помощь в переездах-Регистрация и ликвидация компаний-Реклама — рекламные услуги-Ремонтные услуги-Ритуальные услуги-Салоны красоты-Санатории, лечебницы, пансионаты-Складские услуги-СМИ-Торговля — торговые услуги-Услуги образования-Уход за домом — домработницы-Уход за детьми — няни — гувернантки-Уход за больными — сиделки — медсестры-Услуги культуры (музеи, театры, кино)-Уборка помещений — клининговые услуги-Хостинг-Частные учебные заведения — школы, лицеи, гимназии-Юридические услуги — юристы

Регионы

— Любой -Россия (РФ)-Центральный федеральный округ (ЦФО)—город Москва—Белгородская область (Белгород)—Брянская область (Брянск)—Владимирская область (Владимир)—Воронежская область (Воронеж)—Ивановская область (Иваново)—Калужская область (Калуга)—Костромская область (Кострома)—Курская область (Курск)—Липецкая область (Липецк)—Московская область—Орловская область (Орел)—Рязанская область (Рязань)—Смоленская область (Смоленск)—Тамбовская область (Тамбов)—Тверская область (Тверь)—Тульская область (Тула)—Ярославская область (Ярославль)-Северо-Западный федеральный округ (СЗФО)—город Санкт-Петербург—Ненецкий автономный округ (Нарьян-Мар)—Республика Карелия (Петрозаводск)—Республика Коми ( Сыктывкар)—Архангельская область (Архангельск)—Вологодская область (Вологда)—Калининградская область (Калининград)—Ленинградская область—Мурманская область (Мурманск)—Новгородская область (Великий Новгород)—Псковская область (Псков)-Северо-Кавказский федеральный округ (СКФО)—Кабардино-Балкарская республика (Нальчик)—Карачаево-Черкесская республика (Черкесск)—Республика Дагестан (Махачкала)—Республика Ингушетия (Магас)—Республика Северная Осетия-Алания (Владикавказ)—Ставропольский край (Ставрополь)—Чеченская республика (Грозный)-Южный федеральный округ (ЮФО)—Республика Адыгея (Майкоп)—Республика Калмыкия (Элиста)—Республика Крым (Симферополь)—Краснодарский край (Краснодар)—Астраханская область (Астрахань)—Волгоградская область (Волгоград)—Ростовская область (Ростов-на-Дону)—город Севастополь-Приволжский федеральный округ (ПФО)—Республика Башкортостан (Уфа)—Республика Марий Эл (Йошкар-Ола)—Республика Мордовия (Саранск)—Республика Татарстан (Казань)—Удмуртская республика (Ижевск)—Кировская область (Киров)—Нижегородская область (Нижний Новгород)—Оренбургская область (Оренбург)—Пензенская область (Пенза)—Пермский край (Пермь)—Самарская область (Самара)—Саратовская область (Саратов)—Чувашская республика ( Чебоксары)—Ульяновская область (Ульяновск)-Уральский федеральный округ (УрФО, УФО)—Курганская область (Курган)—Свердловская область (Екатеринбург)—Тюменская область (Тюмень)—Ханты-Мансийский автономный округ (Ханты-Мансийск)—Челябинская область (Челябинск)—Ямало-Ненецкий автономный округ (Салехард)-Сибирский федеральный округ (СФО)—Республика Алтай (Горно-Алтайск)—Республика Тыва (Кызыл)—Республика Хакасия (Абакан)—Алтайский край (Барнаул)—Иркутская область (Иркутск)—Кемеровская область (Кемерово)—Красноярский край (Красноярск)—Новосибирская область (Новосибирск)—Омская область (Омск)—Томская область (Томск)-Дальневосточный федеральный округ (ДВФО)—Республика Саха-Якутия (Якутск)—Амурская область (Благовещенск)—Республика Бурятия (Улан-Удэ)—Еврейская автономная область (Биробиджан)—Камчатский край (Петропавловск-Камчатский)—Магаданская область (Магадан)—Забайкальский край (Чита)—Приморский край ( Владивосток)—Сахалинская область (Южно-Сахалинск)—Хабаровский край (Хабаровск)—Чукотский автономный округ (Анадырь)-город БайконурУкраина-Центр—город Киев—Днепропетровская область (Днепр)—Киевская область—Кировоградская область (Кропивницкий)—Полтавская область (Полтава)—Сумская область (Сумы)—Черкасская область (Черкассы)—Черниговская область (Чернигов)-Запад—Винницкая область (Винница)—Волынская область (Луцк)—Житомирская область (Житомир)—Закарпатская область (Ужгород)—Ивано-Франковская область (Ивано-Франковск)—Львовская область (Львов)—Ровенская область (Ровно)—Тернопольская область (Тернополь)—Хмельницкая область (Хмельницкий)—Черновецкая область (Черновцы)-Восток—Донецкая область (Донецк)—Луганская область (Луганск)—Харьковская область (Харьков)-Юг—Запорожская область (Запорожье)—Николаевская область (Николаев)—Одесская область (Одесса)—Херсонская область (Херсон)Беларусь-Регионы Беларуси—Минск—Минская область—Брестская область (Брест)—Витебская область (Витебск)—Гомельская область (Гомель)—Гродненская область (Гродно)—Могилёвская область (Могилев)Казахстан-город Астана-город Алма-Ата-Центр—Карагандинская область (Караганда)-Восток—Восточно-Казахстанская область (Усть-Каменогорск)-Запад—Актюбинская область (Актобе)—Атырауская область (Атырау)—Западно-Казахстанская область (Уральск)—Мангистауская область (Актау)-Север—Акмолинская область (Кокшетау)—Костанайская область (Костанай)—Павлодарская область (Павлодар)—Северо-Казахстанская область (Петропавловск)-Юг—Алматинская область (Талдыкорган)—Жамбылская область (Тараз)—Кызылординская область (Кызылорда)—Южно-Казахстанская область (Шымкент)Страны Балтии (Прибалтика)-Латвия (Рига)-Литва (Вильнюс)-Эстония (Таллин)Весь мир-США-ЕС — Европейский Союз-Другие страны

Заголовок	Тип	Дата публикации
Тарифы — розничные цены на природный газ для населения Республики Дагестан, действующие с 1 июля 2021 года	Тарифы	12. 01.2022 — 00:02
Тарифы на электроэнергию для населения Республики Дагестан, действующие с 1 июля 2022 года	Тарифы	11.01.2022 — 23:57
Тарифы на электроэнергию для населения Республики Дагестан, действующие с 1 января 2022 года	Тарифы	11.01.2022 — 23:54
Тарифы на электроэнергию для населения Республики Дагестан, действующие с 1 июля 2021 года	Тарифы	11.01.2022 — 23:53
Тарифы на электроэнергию для населения Республики Дагестан, действующие с 1 января 2021 года	Тарифы	11.01.2022 — 23:45
Тарифы — предельные минимальные и максимальные тарифы на электроэнергию для населения Республики Дагестан, действующие с 1 января 2022 года	Тарифы	25.10.2021 — 15:24
Тарифы — предельные минимальные и максимальные тарифы на электроэнергию для населения Республики Дагестан, действующие с 1 июля 2022 года	Тарифы	25. 10.2021 — 15:23
Газпром решил отказаться от сбыта газа в Дагестане	Записи в блогах	03.02.2021 — 23:14
Названы города России с худшими условиями ЖКХ	Записи в блогах	26.08.2020 — 22:13
Выход – жить по средствам?	Записи в блогах	16.08.2020 — 10:22
Тарифы — розничные цены на природный газ, реализуемый Газпром межрегионгаз Махачкала населению Республики Дагестан, действующие с 1 января 2020 года	Тарифы	06.07.2020 — 23:45
Тарифы на электроэнергию для населения Республики Дагестан, действующие с 1 июля 2020 года	Тарифы	06.07.2020 — 23:36
Тарифы на электроэнергию для населения Республики Дагестан, действующие с 1 января 2020 года	Тарифы	04.07.2020 — 20:16
В Дагестане с начала года подешевели услуги ЖКХ и подорожал проезд	Записи в блогах	20.02.2020 — 16:25
Тарифы — предельные минимальные и максимальные тарифы на электроэнергию для населения Республики Дагестан, действующие с 1 июля 2020 года	Тарифы	04. 12.2019 — 21:51
Тарифы — предельные минимальные и максимальные тарифы на электроэнергию для населения Республики Дагестан, действующие с 1 января 2020 года	Тарифы	04.12.2019 — 21:50
Тарифы — предельные индексы изменения размера платы граждан за коммунальные услуги в Республике Дагестан, действующие в 2020 году	Тарифы	02.11.2019 — 17:31
NordStar объявила о распродаже авиабилетов	Записи в блогах	22.09.2019 — 11:44
Тариф на вывоз мусора для населения Дагестана в 2020 году может быть уменьшен	Записи в блогах	29.08.2019 — 18:40
В маршрутках Махачкалы снизился тариф на проезд	Записи в блогах	12.07.2019 — 15:39

Страницы

• 1
• 2
• 3
• 4
• 5
• 6
• 7
• 8
• 9
• …
• следующая ›
• последняя »

Реклама

Это полезно знать!

Как сэкономить на тарифах — калькулятор энергосбережения – бесплатные персональные советы эксперта on-lineКалькулятор экономии при установке многотарифных счетчиков электроэнергии

Колонка редактора

Самые популярные тарифы

Тарифы на электроэнергию для промышленных предприятий, тарифы на тепло для промышленных предприятий, тарифы на газ для промышленных предприятий, тарифы на водоснабжение промышленных предприятий, тарифы на утилизацию отходов промышленных предприятий — быстрые ссылки на единые сводные таблицы по тарифам для промышленных предприятий 2022 года.

Москва, Московская область, Санкт-Петербург, Екатеринбург, Новосибирск, Киев, Астана, Минск — быстрые ссылки на единые сводные таблицы по тарифам для промышленных предприятий 2022 года.

Москва, Московская область, Санкт-Петербург, Екатеринбург, Новосибирск, Киев, Астана, Минск — быстрые ссылки на единые сводные таблицы по тарифам для граждан (физических лиц) 2022 года.

Глобальный спрос на солнечную энергию растет в России, резко возрастает в Чили, спотыкается в Индии и растет в Китае

Мы периодически связываемся с экспертами GTM Research по солнечной энергии Адамом Джеймсом, Джейд Джонс и Скоттом Московицем, чтобы узнать, что у них на уме.

Вот обновление глобального спроса с самыми последними новостями и нашим анализом по Чили, Китаю, Индии и России.

В центре внимания развивающихся рынков: Россия

Освежите свои разговорные навыки на северном аварском диалекте хунзахского языка, потому что солнечный Дагестан в Северо-Кавказском регионе, федеральном субъекте России, начал свой рынок с установки 1-мегаваттной системы в конце января. По данным PV-Tech, система была установлена ​​за две недели компанией EPC Enerparc из Гамбурга с использованием оборудования Mounting Systems, Trina Solar и REFUsol в крупнейшей на сегодняшний день солнечной установке в России.

Скотт Московиц отмечает: «С введением в действие новой нормативно-правовой базы в 2013 году, недавно завершенным проектом мощностью 1 мегаватт, разумной инсоляцией в южных регионах, высокими нагрузками и связанными с государством корпорациями со здоровым балансом, есть значительный потенциал роста для долгосрочной перспективы. Российские PV прогнозы».

Московиц добавляет: «Предприятия начинают инвестировать в рынок и строят долгосрочные трубопроводы. При одних из самых низких тарифов на электроэнергию в мире рынок будет ограничен коммунальными проектами и внесетевыми решениями».

Согласно сообщениям, Россия хочет построить модульные заводы на Алтае, в Башкортостане, Оренбурге, Самаре и Омске. Московиц отмечает, что «барьеры для развития включают высокие требования к внутреннему содержанию и ограниченные возможности местного производства».

Чили: крупнейший рынок Латинской Америки с самыми низкими ценами на модули в Латинской Америке

В настоящее время Чили является крупнейшим рынком Латинской Америки, а также одним из самых низких цен на модули в мире.

По данным PV-Tech, в Чили в этом году было установлено 173 МВт фотоэлектрических установок, а компания EPC Solarpack подключила 23,2 МВт во втором квартале, что соответствует прогнозам GTM Research для Латинской Америки. GTM ожидает, что до конца года будут введены в эксплуатацию еще 77 МВт, что сделает Чили крупнейшим региональным рынком в Латинской Америке в 2014 году. В настоящее время лидерами рынка EPC являются SunEdison и Solarpack, а SunPower, как ожидается, пополнит их ряды к декабрю.

Прошлый квартал стал «свидетельством того, что в Чили в настоящее время зарождается настоящий трубопровод», — сказал аналитик GTM Research Адам Джеймс. Основные принципы. И PPA, и коммерческие рынки в Чили имеют захватывающий краткосрочный потенциал, и несколько компаний получили финансирование и реализуют проекты».

По словам Джеймса, Jinko поставляет Enel панели мощностью 100 МВт, а Trina поставляет в регион 36 МВт.

Эта диаграмма из последнего отчета GTM Research о ценообразовании фотоэлектрических систем показывает, что в первом квартале 2014 года региональные уровни цен на модули китайского производства варьировались от 80 центов за ватт в Японии до 55 центов в Чили, средний разброс составляет 31 процент.

Источник: Мировой прогноз цен на фотоэлектрические панели: второй квартал 2014 г.

Индия: нереально амбициозная

В недавнем глобальном обзоре Московиц отметил проблемы, назревающие в программе индийской национальной солнечной миссии.

На этой неделе он отмечает, что «Индия продвигается вперед в достижении своих долгосрочных целей и выставит на торги еще 1000 мегаватт в конце 2014 года».

Но Джеймс предостерегает: «Учитывая прошлый опыт и проблемы с требованиями к внутреннему контенту на текущем этапе Национальной солнечной миссии, мы ожидаем задержек в сроках или изменений в процессе торгов NSM».

Спрос на переработку и переработку в Китае увеличится

В 2014 году Китай останется крупнейшим в мире рынком солнечной энергии, спрос на который будет зависеть от масштабного расширения коммунальных предприятий.

«Мы ожидаем, что спрос увеличится со второго по четвертый кварталы после слабого первого квартала. Медленное начало года можно объяснить сезонными факторами и переориентацией рынков на новый режим стимулирования», — сказал Джеймс. «Мы ожидаем пересмотра в сторону увеличения льготных тарифов на 6 гигаватт для коммунальных проектов, что обусловлено высоким спросом и прямым участием Китайского банка развития в финансировании вниз по течению».

Джеймс добавляет: «Trina завершила и объявила о новых проектах и ​​ожидает высокого спроса со стороны Китая до 2014 года. Jinko получила значительное финансирование от CDB и подключает проекты».

Хотя и Yingli, и United PV искали средства на западных рынках капитала для финансирования проектов по переработке в Китае, Джеймс говорит: «Мы не согласны с тем, что это свидетельствует о невмешательстве Пекина в отрасль. быть проблемой, мы считаем, что есть более важный момент: обращение к рынкам капитала указывает на то, что, несмотря на поддержку со стороны Пекина, необходим капитал из внешних источников, чтобы не отставать от сильного китайского спроса».

Узнайте больше о том, как спрос в Китае влияет на мировое ценообразование, в обзоре глобального ценообразования PV.

Солнечный агент Адам Джеймс путешествует по секретным международным солнечным локациям на этой неделе, и, если нам повезет, он будет отчитываться перед нами между играми в баккару и вечеринками на яхтах.

Оценка сезонных изменений частотных характеристик скорости и направления ветра в Приморском Дагестане, Россия

Кобзаренко Д.Н.
◽  

Камилова А. М.
◽  

Паштаев Б.Д.

Временная последовательность

◽  

Скорость ветра

◽  

Ветровая энергия

◽  

Сезонные изменения

◽  

Функция вейвлета

◽  

Частотные характеристики

◽  

Точка зрения

◽  

Математические исследования

◽  

Метеостанции

◽  

Сложный вейвлет Морле

Цель. Провести анализ сезонных изменений частотных характеристик скорости и направления ветра в Приморском Дагестане, а именно в городских округах городов Махачкала и Дербент, с точки зрения ветроэнергетического потенциала.Материал и методы. В основу исследования положены временные ряды скорости и направления ветра за период 2011-2018 гг., полученные в результате наблюдений на метеостанциях Махачкала и Дербент. В качестве математического инструмента исследования использовалось непрерывное вейвлет-преобразование со сложной вейвлет-функцией Морле. Результаты. По результатам анализа установлено, что основная частота колебаний временного ряда однодневная, а однодневная периодичность временного ряда имеет ярко выраженные сезонные изменения. Также установлены и описаны различия в сезонных изменениях суточной периодичности скорости и направления ветра между районами Махачкалы и Дербента. Заключение. Параметры, учитываемые при оценке сезонных изменений динамики скорости и направления ветра, могут быть использованы в качестве дополнительных параметров для классификации и кластеризации регионов для выявления районов с наилучшим ветроэнергетическим потенциалом.

Модель, основанная на надежности, для выбора ветряной турбины

А.К. Радживан
◽  

П.В. Шури
◽  

Уша Наир

Выработка энергии

◽  

Скорость ветра

◽  

Ветряная турбина

◽  

Ветровая энергия

◽  

Точка зрения

◽  

Кубический корень

◽  

Математическая связь

◽  

Турбинный генератор

◽  

Генератор ветряной турбины

◽  

Сайт

Выходная мощность ветрогенератора на конкретном участке зависит от многих факторов, в частности, от параметров включения, номинальной и отключаемой скорости ветра. Следовательно, выходная мощность варьируется от турбины к турбине. Целью данной статьи является разработка математической зависимости между надежностью и выработкой ветровой энергии. Аналитический расчет месячной мощности ветра получен из статистической модели Вейбулла с использованием кубического среднего кубического корня из скорости ветра. Расчет надежности основан на анализе вероятности отказа. Есть много различных типов ветряных турбин, коммерчески доступных на рынке. С точки зрения надежности, чтобы получить оптимальную надежность при выработке электроэнергии, желательно выбрать генератор ветряной турбины, который лучше всего подходит для данной площадки. Математическая зависимость, разработанная в этой статье, может быть использована для выбора турбины, соответствующей месту установки, с точки зрения надежности.

Улучшение прогноза мощности ветряных турбин с помощью сверточной нейронной сети

Тяньян Лю
◽  

Цзункай Хуан
◽  

Ли Тянь
◽  

Юнсин Чжу
◽  

Хуэй Ван
◽  

. ..

Временная последовательность

◽  

Скорость ветра

◽  

Ветряная турбина

◽  

Ветровая энергия

◽  

Быстрое развитие

◽  

Превосходную производительность

◽  

Учебная платформа

◽  

Новый подход

◽  

Прогноз ветроэнергетики

◽  

Методы трансформации

Быстрое развитие ветроэнергетики сопряжено с новыми техническими проблемами. Надежный и точный прогноз ветровой энергии имеет большое значение для ежедневной диспетчеризации и производства электроэнергии. Традиционные методы прогнозирования обычно используют в качестве входных данных модели скорость ветра и параметры турбины. Однако их недостаточно для учета сложной изменчивости погоды и различных характеристик ветряных турбин в реальном мире. Вдохновленные превосходными характеристиками сверточных нейронных сетей (CNN) в компьютерном зрении, мы предлагаем новый подход к прогнозированию краткосрочной энергии ветра путем преобразования временных рядов в изображения и использования CNN для их анализа. В нашем подходе мы сначала предлагаем два метода преобразования для отображения временных рядов данных о скорости ветра и осадках в матрицы изображений. После интеграции многомерной информации и извлечения признаков мы разрабатываем новую структуру CNN для прогнозирования мощности ветряных турбин в течение 24 часов. Наш метод реализован на платформе глубокого обучения Keras и протестирован на 10 наборах данных о ветряных турбинах за 3 года из Ханчжоу, Китай. Превосходная производительность предлагаемого метода демонстрируется путем сравнения с использованием современных методов прогнозирования мощности ветряных турбин.

Динамическая характеристика и анализ предсказуемости временных рядов скорости ветра и мощности ветра на ветровой электростанции в Испании

Временная последовательность

◽  

Скорость ветра

◽  

Ветровая энергия

◽  

Ветряная электростанция

◽  

Динамическая характеристика

◽  

Анализ предсказуемости

Потенциал производства энергии ветра в кампусе Университета Северного Техаса

Рэмбод Райеган
◽  

Юн С. Тао
◽  

Фрэнк И. Фанг

Скорость ветра

◽  

Ветровая энергия

◽  

Удельная мощность

◽  

Ветряные турбины

◽  

Северный Техас

◽  

Университет Северного Техаса

◽  

Средняя скорость ветра

◽  

Данные о скорости ветра

◽  

Метеостанции

◽  

Университет

В этом исследовании используются два набора данных о скорости ветра на высоте 3 м над уровнем поверхности земли, полученных с двух метеостанций на территории кампуса, для изучения потенциала выработки энергии ветра в кампусе Университета Северного Техаса. Метеостанции были установлены примерно в 5 милях друг от друга. Были приняты и проанализированы данные о средней скорости ветра 10-минутных интервалов за годовой период с 1 февраля 2011 г. по 31 января 2012 г. Определены численные значения безразмерного параметра формы Вейбулла (k) и параметра шкалы Вейбулла (c). Были обсуждены среднемесячная скорость ветра и стандартное отклонение, выработка электроэнергии и удельная мощность на уровне датчиков для обоих местоположений. В летние месяцы отмечены более низкие значения скорости ветра, в весенние – более высокие. Результаты показывают, что плотность энергии ветра в этом районе достаточно высока, чтобы рассматривать его как возобновляемый источник энергии для университета. После этого было изучено годовое производство энергии с использованием двух ветряных турбин номинальной мощностью 100 и 3,5 кВт для обеих метеостанций. Были сопоставлены первоначальные затраты на использование каждой турбины для поддержания потребностей в электроэнергии выбранных зданий. Для использования энергии ветра рекомендуется устанавливать высокоэффективные ветряные турбины для электроснабжения зданий кампуса с меньшим потреблением энергии. Использование грантовых средств для поддержания первоначальных затрат на установку ветряных турбин делает их более привлекательными с экономической точки зрения. Поскольку летом потенциал ветровой энергии низок, в качестве подходящего дополнения к системе выработки электроэнергии предлагаются фотоэлектрические панели.

Вероятностная модель для моделирования долгосрочной выработки ветровой энергии

Скотт Кеннеди
◽  

Питер Роджерс

Временная последовательность

◽  

Скорость ветра

◽  

Ветровая энергия

◽  

Выходная мощность

◽  

Энергетический ресурс

◽  

Авторегрессивный процесс

◽  

Планирование ресурсов

◽  

Морской ветер

◽  

Произвольная длина

В этой статье описывается хронологическая имитационная модель ветряной электростанции для использования в долгосрочном планировании энергетических ресурсов. Модель генерирует временные ряды ветровой энергии произвольной длины, которые точно воспроизводят краткосрочное (ежечасное) и долгосрочное (годовое) статистическое поведение. Цель и методология моделирования отличаются от моделей прогнозирования, которые сосредоточены на минимизации ошибки прогнозирования. В настоящем анализе периодические циклы выделяются из исторических данных о скорости ветра с известного местного участка и объединяются с авторегрессионным процессом первого порядка для создания модели временного ряда скорости ветра. Обсуждаются поправки на отрицательные значения скорости ветра и пространственное сглаживание для географически рассредоточенных ветроустановок. Полученная модель используется для моделирования выходной мощности гипотетической морской ветряной электростанции к югу от Лонг-Айленда, штат Нью-Йорк. Смоделированные различия в выходной мощности между отдельными турбинами являются результатом изменчивости скорости ветра; эффекты следа не учитываются в этом анализе.

Моделирование нескольких временных рядов и временных масштабов для прогнозирования скорости ветра и мощности ветра, часть II: Среднесрочные и долгосрочные приложения

Ильхами Чолак
◽  

Шереф Сагироглу
◽  

Мехмет Есильбудак
◽  

Эрсан Кабалчи
◽  

Х. Ибрагим Бюльбюль

Временная последовательность

◽  

Скорость ветра

◽  

Ветровая энергия

◽  

Шкала времени

◽  

Средняя степень

◽  

Прогнозирование ветроэнергетики

◽  

Масштабное моделирование

◽  

Прогнозирование мощности

Учет изменчивости скорости ветра при создании региональных агрегированных временных рядов ветроэнергетики

Люси Крэдден
◽  

Франческо Рестучча
◽  

Сэмюэл Хокинс
◽  

Гарет Харрисон

Временная последовательность

◽  

Скорость ветра

◽  

Ветровая энергия

Гибридизация разложения эмпирических мод ансамбля с моделями прогнозирования: применение краткосрочного моделирования скорости и мощности ветра

Нирадж Бокде
◽  

Андрес Фейхоо
◽  

Надхир Аль-Ансари
◽  

Сию Тао
◽  

Захер Мундхер Ясин

Временная последовательность

◽  

Скорость ветра

◽  

Ветровая энергия

◽  

Эмпирическая модовая декомпозиция

◽  

Модель Арима

◽  

Разложение по эмпирическим модам ансамбля

◽  

Моделирование мощности

◽  

В ближайщем будущем

◽  

Декомпозиция режима

◽  

Эмд Метод

В этом исследовании предлагаются две гибридные интеллектуальные модели для повышения точности прогнозирования скорости ветра и моделирования мощности. Установленные модели основаны на гибридизации ансамблевой эмпирической модовой декомпозиции (EEMD) с моделью прогнозирования на основе последовательностей моделей (PSF) и интеграции EEMD-PSF с моделью авторегрессионного интегрированного скользящего среднего (ARIMA). В обеих моделях (т. е. EEMD-PSF и EEMD-PSF-ARIMA) метод EEMD используется для разложения временного ряда на набор подрядов, и прогнозирование каждого подряда инициируется соответствующими моделями прогнозирования. В модели EEMD-PSF все подсерии прогнозируются с использованием модели PSF, тогда как в модели EEMD-PSF-ARIMA подсерии с высокими и низкими частотами прогнозируются с использованием PSF и ARIMA соответственно. Выбор моделей PSF или ARIMA для процесса прогнозирования зависит от характеристик временного ряда разложенного ряда, полученного с помощью метода EEMD. Предложенные модели исследуются для прогнозирования временных рядов скорости ветра и мощности ветра в штате Махараштра, Индия. В случае краткосрочного прогнозирования временных рядов ветровой энергии оба предложенных метода продемонстрировали улучшение точности прогноза по крайней мере на 18,03 и 14,78% с точки зрения среднеквадратичной ошибки (RMSE) по сравнению с современными методами, рассмотренными в этом исследовании для прямых и повторяющиеся стратегии соответственно. Аналогичным образом, для данных о скорости ветра наблюдаемое улучшение составило 20,00 и 23,80 процента соответственно. Полученные результаты прогнозирования свидетельствовали о потенциале предложенных моделей для прогнозирования скорости ветра и ветровой энергии. Текущая предлагаемая методология преобразована в пакет R «decomposedPSF», который обсуждается в Приложении.

Моделирование нескольких временных рядов и временных масштабов для прогнозирования скорости ветра и мощности ветра, часть I: Статистические методы, очень краткосрочные и краткосрочные приложения

Ильхами Чолак
◽  

Шереф Сагироглу
◽  

Мехмет Есильбудак
◽  

Эрсан Кабалчи
◽  

Х. Ибрагим Бюльбюль

Временная последовательность

◽  

Скорость ветра

◽  

Ветровая энергия

◽  

Статистические методы

◽  

Шкала времени

◽  

В ближайщем будущем

◽  

Прогнозирование ветроэнергетики

◽  

Масштабное моделирование

◽  

Прогнозирование мощности

Подход конечной смеси GARCH с алгоритмом EM для приложений прогнозирования энергии

Ян Чжан
◽  

Йидун Пэн
◽  

Сюли Цюй
◽  

Цзин Ши
◽  

Эргин Эрдем

Временная последовательность

◽  

Скорость ветра

◽  

Эм-алгоритм

◽  

Ветровая энергия

◽  

Модель Гарча

◽  

Конечная смесь

◽  

Цена на электроэнергию

◽  

Другой

◽  

Моделирование волатильности

◽  

Связанные временные ряды

Повышение эффективности прогнозирования как с точки зрения ожидаемого среднего значения, так и с точки зрения дисперсии является критически важной проблемой для энергетической отрасли. В этой статье представлена ​​новая методология подхода конечной смеси обобщенной авторегрессионной условной гетероскедастичности (GARCH) с алгоритмом ожидания-максимизации (EM). Применимость этой методологии всесторонне оценивается для прогнозирования временных рядов, связанных с энергетикой, включая скорость ветра, выработку ветровой энергии и цену на электроэнергию. Его характеристики прогнозирования оцениваются по различным критериям, а также сравниваются с показателями традиционной модели авторегрессионного скользящего среднего (ARMA) и менее традиционной модели ARMA-GARCH. Установлено, что предложенная смешанная модель GARCH превосходит две другие модели с точки зрения моделирования волатильности для всех рассмотренных временных рядов, связанных с энергией. Доказано, что это статистически значимо, поскольку p-значения теста отношения правдоподобия меньше 0,0001. С другой стороны, с точки зрения оценок средней скорости ветра, средней выходной мощности ветра и средней цены на электроэнергию, по сравнению с предложенной моделью не получено значительного улучшения.