Search results

Filters

  • Journals
  • Date

Search results

Number of results: 4
items per page: 25 50 75
Sort by:

Abstract

Elektrownie wiatrowe generują 7,14% energii elektrycznej w Polsce, ustępując miejsca tylko elektrowniom opalanym węglem kamiennym i brunatnym. Znaczący udział energetyki wiatrowej w strukturze krajowego systemu elektroenergetycznego skłania do badania wpływu tak produkowanej energii na pracę jednostek wytwórczych centralnie dysponowanych. Niniejszy artykuł obejmuje analizę krajowego systemu elektroenergetycznego. Pierwszym parametrem, jaki został poddany analizie, jest krajowe zapotrzebowanie na moc, zawierające zapotrzebowanie odbiorców krajowych, potrzeby własne elektrowni, straty w sieci przesyłowej i pompowanie w elektrowniach szczytowo-pompowych oraz uwzględniające saldo wymiany międzynarodowej równoległej i nierównoległej. Ponadto analizie poddano sumaryczną generację energii elektrycznej z jednostek wytwórczych centralnie dysponowanych (JWCD), generację energii elektrycznej w ramach umowy o świadczenie usługi pracy interwencyjnej, generację energii elektrycznej w ramach umowy o świadczenie usługi interwencyjnej rezerwy zimnej (IRZ), a także sumaryczną generację energii elektrycznej ze źródeł wiatrowych. W niniejszym artykule zbadano związki korelacyjne pomiędzy wielkością generacji jednostek wytwórczych świadczących usługi pracy interwencyjnej oraz interwencyjnej rezerwy zimna a wielkością generacji energii elektrycznej z elektrowni wiatrowych. Dokonano również porównania tych wielkości z krajowym zapotrzebowaniem na moc.
Go to article

Abstract

The dynamic development of wind power in recent years has generated the demand for production forecasting tools in wind farms. The data obtained from mathematical models is useful both for wind farm owners and distribution and transmission system operators. The predictions of production allow the wind farm operator to control the operation of the turbine in real time or plan future repairs and maintenance work in the long run. In turn, the results of the forecasting model allow the transmission system operator to plan the operation of the power system and to decide whether to reduce the load of conventional power plants or to start the reserve units. The presented article is a review of the currently applied methods of wind power generation forecasting. Due to the nature of the input data, physical and statistical methods are distinguished. The physical approach is based on the use of data related to atmospheric conditions, terrain, and wind farm characteristics. It is usually based on numerical weather prediction models (NWP). In turn, the statistical approach uses historical data sets to determine the dependence of output variables on input parameters. However, the most favorable, from the point of view of the quality of the results, are models that use hybrid approaches. Determining the best model turns out to be a complicated task, because its usefulness depends on many factors. The applied model may be highly accurate under given conditions, but it may be completely unsuitable for another wind farm.
Go to article

Abstract

Kolektory słoneczne są głównymi elementami solarnych systemów grzewczych. Praca tych urządzeń polega na konwersji energii promieniowania słonecznego na ciepło czynnika roboczego. Czynnikiem tym może być zarówno ciecz (glikol lub woda), jak i gaz (powietrze). Ze względu na konstrukcję wyróżnia się kolektory płaskie, próżniowe, próżniowo-rurowe i skupiające. Kolektory płaskie są stosowane przede wszystkim w budynkach, w których potrzeby cieplne są niskie lub średnie, czyli na przykład w gospodarstwach domowych. Rozwój kolektorów został ukierunkowany na zwiększenia wydajności oraz poprawy efektywności ekonomicznej inwestycji. W artykule oceniono wpływ zmiany powierzchni płaskich kolektorów słonecznych na opłacalność ekonomiczną inwestycji. Do analizy wytypowano dom jednorodzinny, zlokalizowany w województwie małopolskim, w którym instalacja przygotowania ciepłej wody użytkowej została rozbudowana o system solarny. System ten składa się z płaskich kolektorów, o łącznej powierzchni absorberów 5,61 m2. Jako czynnik roboczy w instalacji stosowany jest glikol. W celu poprawy efektu ekonomicznego zaproponowano zwiększenie powierzchni absorberów. Na podstawie trzyletnich pomiarów nasłonecznienia oraz efektów cieplnych instalacji, stworzono model ekonomiczny służący do oceny opłacalności zwiększenia powierzchni kolektorów słonecznych. Obliczenia z użyciem modelu promieniowania HDKR wykonano w środowisku Matlab dla lokalizacji Tarnów (najbliższej instalacji). Ponadto na podstawie rzeczywistych pomiarów z tej instalacji, odzwierciedlających wpływ wielu niemierzalnych czynników na efektywność przetwarzania energii słonecznej, wykonano symulacje efektu ekonomicznego dla różnych wielkości zapotrzebowania na ciepło. Otrzymane wyniki uogólniono, co daje możliwość ich wykorzystania w procesie doboru wielkości powierzchni kolektorów w przypadku podobnych instalacji.
Go to article

Abstract

Wzrost zużycia energii w sektorze budownictwa wpływa na poszukiwanie rozwiązań dążących do poprawy efektywności energetycznej w tym zakresie lub uzyskania samowystarczalności energetycznej. Dotowanymi rozwiązaniami są podejścia bazujące na odnawialnych źródłach energii. W celu produkowania energii elektrycznej, na potrzeby własne budynku, wykorzystywane są przede wszystkim panele fotowoltaiczne oraz turbiny wiatrowe. Niniejszy artykuł skupia się na analizie pracy turbiny wiatrowej o poziomej osi obrotu zintegrowanej z budynkiem. Przedmiotowa instalacja zlokalizowana jest na fasadzie budynku Centrum Energetyki AGH oraz skierowana w kierunku północno-zachodnim. W związku z tym turbina pracuje najbardziej efektywnie, gdy wiatr wieje z tego kierunku. Prędkość startowa instalacji wynosi 2,3 m/s, natomiast moc zainstalowana 1,5 kW. Analizowana instalacja posiada możliwość zmiany zarówno kąta łopat, jak i położenia gondoli turbiny względem kierunku wiatru, co poprawia jej wydajność. W artykule omówiono parametry pracy turbiny w zależności od panujących warunków pogodowych. Dla porównania przyjęto okres, w którym nie występowały anomalie pogodowe oraz okres, w którym miał miejsce orkan Grzegorz. Dla tych dwóch przedziałów czasowych (od północy 27.10.2017 do południa 28.10.2017 oraz od północy 29.10.2017 do południa 30.10.2017) zmierzona i porównana została prędkość wiatru, prędkość obrotowa turbiny, moc generowana przez turbinę, a także takie parametry jak: wytwarzany hałas i drgania. Otrzymane wyniki pokazują znaczący wpływ orkanu Grzegorz na parametry pracy instalacji – w tym znaczący wzrost prędkości obrotowej wirnika, a co za tym idzie – siedmiokrotny wzrost średniej mocy generowanej przez turbinę. Z drugiej strony zaobserwowany został również wzrost poziomu hałasu oraz drgań.
Go to article

This page uses 'cookies'. Learn more