Meteorologinių duomenų rengimas atsinaujinančiosios energijos integravimo procesui skatinti

Abstract

Didėjant atsinaujinančiosios energijos išteklių (AEI) naudojimo mastui, auga poreikis turėti patikimus ir vis išsamesnius disponuojamo atsinaujinančiosios energijos šaltinio duomenis. Pristatomas pirminis meteorologinių duomenų, kaip pradinės AEI potencialą apibūdinančios informacijos, apdorojimo etapas. Apdorojant duomenis taikomas aprašomosios statistikos analizės metodas. Šios analizės taikymo privalumams iliustruoti buvo atliktas tyrimas – Civilinės inžinerijos mokslo centro Pastato energetinių ir mikroklimato sistemų laboratorijoje sukauptų meteorologinių duomenų analizė ir statistinis apdorojimas. Kaip parodė tyrimas, statistinės charakteristikos suteikia vertingos papildomos informacijos apie konkrečioje vietoje vyraujančius AEI srautus. Nustatyta, kad, skaičiuojant vidutines AEI srautų reikšmes, didelę įtaką daro chaotiška srautų kitimo prigimtis ir pasitaikančios reikšmių išskirtys. Turint AEI srautų kitimo reikšmių ribas ir pasiskirstymo svorinį centrą atmetus išskirtis, galima objektyviau išsirinkti AEI transformatorių, transformatorių derinį ar parinkti labiau vietos sąlygas atitinkančius įrenginio darbinius parametrus. Vietos meteorologinių sąlygų įvertinimas statistikos priemonėmis gali padėti tiek energijos vartotojui, tiek technologinio sprendinio kūrėjui prisidėti prie darniosios AEI plėtros.

Along with a growth in the spread of renewable energy (RE) use, the demand of reliable and more detailed data about the disposable RE source is increasing. The paper presents the initial stage of processing meteorological data as baseline information for describing the RE potential. The analysis method of descriptive statistics has been applied for data processing. Research was performed to illustrate the benefit of the applied analysis. Using meteorological data collected in the Laboratory of Building Energy and Microclimate Systems of Civil Engineering Research Centre, the analysis of received findings and statistical processing was performed. The research showed that statistical characteristics gave additional valuable information about dominant RE streams in a particular location. It was determined that the chaotic nature of stream variation and occurred outliers of values influence the values of RE streams greatly when average magnitudes are calculated. Having the limits of values to RE stream variation and the weighted centre of distribution without outliers creates a possibility of selecting a RE transformer or their combination more objectively and choosing equipment operation parameters to use local conditions better. The evaluation of local meteorological conditions applying statistical methods may help both the energy user and the creator of a technological solution to developing sustainable RE expansion.