Εντοπίστηκε ένα σφάλμα στη λειτουργία της ΠΥΞΙΔΑΣ όταν χρησιμοποιείται μέσω του προγράμματος περιήγησης Safari. Μέχρι να αποκατασταθεί το πρόβλημα, προτείνουμε τη χρήση εναλλακτικού browser όπως ο Chrome ή ο Firefox. A bug has been identified in the operation of the PYXIDA platform when accessed via the Safari browser. Until the problem is resolved, we recommend using an alternative browser such as Chrome or Firefox.
 

Gaussian processes for modelling wind turbine power curves

dc.aueb.notesΕταιρικός επιβλέπων της εργασίας: Dr Evangelos Morfiadakissel
dc.contributor.degreegrantinginstitutionAthens University of Economics and Business, Department of Informaticsel
dc.contributor.opponentKarlis, Dimitriosen
dc.contributor.opponentZois, Georgiosen
dc.contributor.thesisadvisorDellaportas, Petrosen
dc.contributor.thesisadvisorVassalos, Vasiliosel
dc.creatorLadopoulou, Domnikiel
dc.creatorΛαδοπούλου, Δομνίκηel
dc.date.accessioned2025-03-26T20:02:45Z
dc.date.available2025-03-26T20:02:45Z
dc.date.issued12/03/2021
dc.date.submitted2021-12-21 16:28:56
dc.description.abstractModelling wind turbine power curves is a hugely important problem in management and monitoring wind power on wind farms. Such models are commonly utilised (i) to report to the authorities the energy that the wind farm will deliver to the national provider, (ii) to provide a tool to monitor the good functionality/operation of each wind turbine by comparing the expected and observed output power, (iii) to evaluate the wind farm development in a location in which only weather characteristics have been measured and (iv) to impute missing data of a wind turbine that has temporarily stopped without deleting the data of the other turbines. We provide a novel approach based on multi-task Gaussian processes that provides probabilistic answers to the above questions and we demonstrate that it outperforms single-task Gaussian process modelling. Our final model specification predicts the joint density of power curves for given wind speeds, wind directions, temperature and air pressure.en
dc.description.abstractΗ μοντελοποίηση καμπύλης ισχύος σε ανεμογεννήτριες είναι υψίστης σημασίας για τη διαχείριση και παρακολούθηση ενός αιολικού πάρκου. Μοντέλα καμπυλών ισχύος χρησιμοποιούνται (i) για την αναφορά της εκτιμώμεμενης παραγωγής ενέργειας του αιολικού πάρκου στην Ρυθμιστική Αρχή Ενέργειας, (ii) για την παροχή ενός εργαλείου παρακολούθησης καλής λειτουργίας κάθε ανεμογεννήτριας συγκρίνοντας την αναμενόμενη και την παρατηρούμενη ενέργεια, (iii) για την αξιολόγηση της ανάπτυξης του αιολικού πάρκου σε μια τοποθεσία στην οποία έχουν μετρηθεί μόνο οι επικρατούσες καιρικές συνθήκες και (iv) για να αντικατασταθούν ελλείπουσες τιμές από μια ανεμογεννήτρια που έχει σταματήσει προσωρινά χωρίς την αναγκαία διαγραφή των δεδομένων των άλλων ανεμογεννητριών. Προτείνουμε μια πρωτότυπη προσέγγιση Γκαουσιανών διαδικασιών πολλαπλών εργασιών η οποία ξεπερνά σε απόδοση τις μέχρι τώρα εφαρμοζόμενες τεχνικές μοντελοποίησης Γκαουσιανών διαδικασιών μιας εργασίας ενώ ταυτόχρονα απαντά πιθανολογικά στα παραπάνω ερωτήματα. Το τελικό μας μοντέλο προβλέπει την από κοινού κατανομή των καμπυλών ισχύος των ανεμογεννητριών του αιολικού πάρκου δεδομένης της ταχύτητας και της κατεύθυνσης του ανέμου, της θερμοκρασίας καθώς και της πίεσης του αέρα.el
dc.embargo.expire2021-12-21 16:28:56
dc.embargo.ruleOpen access
dc.format.extent55p.
dc.identifierhttp://www.pyxida.aueb.gr/index.php?op=view_object&object_id=8981
dc.identifier.urihttps://pyxida.aueb.gr/handle/123456789/10468
dc.languageen
dc.rightsCC BY: Attribution alone 4.0
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectMulti-task Gaussian processen
dc.subjectWind energyen
dc.subjectWind farmen
dc.subjectWind power forecastingen
dc.subjectΓκαουσιανή διαδικασία πολλαπλών εργασιώνel
dc.subjectΑιολική ενέργειαel
dc.subjectΑιολικό πάρκοel
dc.subjectΠρόβλεψη αιολικού δυναμικούel
dc.titleGaussian processes for modelling wind turbine power curvesen
dc.title.alternativeΓκαουσιανές διαδικασίες για την μοντελοποίηση καμπύλης ισχύος ανεμογεννητριώνel
dc.typeText

Αρχεία

Πρωτότυπος φάκελος/πακέτο

Τώρα δείχνει 1 - 1 από 1
Φόρτωση...
Μικρογραφία εικόνας
Ονομα:
Ladopoulou_2021.pdf
Μέγεθος:
12.54 MB
Μορφότυπο:
Adobe Portable Document Format