The importance of renewable energy is growing. More and more wind
parks, CHP-s and biogas stations are being erected and connected to
the electrical grid. Of the range of different renewable resources, the
proportion and growth of wind generated electricity is the highest. Due
to the stochastic nature of wind, the output of wind generators changes
quickly, but the production and consumption in the energy system must
be in balance. The actual production from wind generators and the
forecasted energy are usually different and this energy must be obtained
somewhere else, which means extra expense. Wind generator output
power is harder to forecast than for example heat power plant output.
Errors in forecasting should be minimized.
The aim of the research was to fi nd ways to balance wind generators’
output power. Wind generators with greater power must forecast their
production and send information to TSO. To reduce errors on forecasting,
wind generators production chart peaks could be cut. To balance small
wind generators, PV panels and batteries could be added to systems.
List of the tasks to be solved to achieve the aim were:
1. Overview of wind data analysis methods (I, II).
2. Analysis of different wind parks’ data, to fi nd ways to correct
forecast errors (I, II).
3. Analysis of ways to balance power curves, using wind-solar hybrid
systems (III, IV).
Data from Pakri and Aulepa wind park was collected and analysed from
different angles. At the beginning of the research the data series were
shorter. Then methodology and hypotheses were developed, which were
also confi rmed on long data series. Forecast errors were calculated and the
results compared with wind parks in Estonia, Germany and Denmark.
Single wind park results are comparable with Estonian wind parks total.
Wind data was also collected form Tiirikoja (EMHI), solar irradiation data
was collected from Tõravere (EMHI) and annual electricity consumption
data from an Estonian typical countryside dwelling (E. Jõgi). Data have
been used in a system, where a wind generator, PV panel and battery are
54
added. Different parts of the system and their sizes, also their production,
are explored and analysed, so that the system would be optimal to the
unit consumer.
Results and conclusions:
1. The forecast error is estimated by three methods: Root Mean
Square Error (RMSE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
and Mean Percentage Error (MPE).
2. The biggest forecast errors could be observed when the wind
park output power was in the range of 0.5–0.8. The higher the
wind park output power, the lower is MAPE, and vice versa. The
forecast error increases as the wind park output power increases.
the forecast error decreases as the production chart peaks are
cut off. MAPE and MPE do not change signifi cantly.
3. Nowadays PV-wind hybrid systems are used in two ways:
autonomous and grid connected. It is important for a gridconnected
system to minimize energy from the grid and to have
the highest share of renewable fraction possible, while having an
optimal confi guration and not using other fuels. It is important,
since by doing so energy dependence is decreased and therefore
energy security is increased. When batteries are added to the
grid-connected wind-PV system, the renewable fraction is the
highest at the standard deviation is δ = 0.25 ± 0.05 kW of the
consumption curve. If the value is higher or lower, the renewable
fraction decreases. Therefore the consumption curve should not
be too fl at.Taastuvenergia tähtsus on kasvamas. Järjest enam tuuleparke,
koostootmisjaamasid ja biogaasijaamasid ehitatakse ning ühendatakse
elektrivõrku. Erinevatest taastuvenergia liikidest on kõige kiiremini
kasvanud tuule osatähtsus ja toodetud energia hulk. Tuulegeneraatorite
väljundvõimsus muutub tuule stohhastilise iseloomu tõttu kiirelt,
aga energiasüsteemis peab tootmine ja tarbimine tasakaalus olema.
Tuulegeneraatorite poolt tegelikult toodetud ja ennustatud võimsuse
puudujääk tuleb võrgu tasakaalus püsimiseks hankida kusagilt mujalt, mis
toob kaasa lisakulutusi. Tuulegeneraatoritelt saadavat võimsust on palju
raskem ennustada, kui näiteks soojuselektrijaama puhul. Ennustamisel
tekkivaid vigu tuleks minimaliseerida.
Selle töö eesmärgiks oli leida viise tuulegeneraatorite väljundvõimsuste
balansseerimiseks. Suurema võimsusega tuulegeneraatorid peavad
oma toodangut prognoosima ning seda võrgu operaatorile edastama.
Ennustamisel tekkivate vigade vähendamiseks võiks tuulegeneraatori
toodangu tippe lõigata. Väiksemate tuulegeneraatorite puhul võiks
balansseerimiseks lisada neile päikesepaneeli ning aku.
Töö eesmärgi saavutamiseks olid ette nähtud järgmised tegevused:
1. Uurida tuuleandmete analüüsi meetodeid (I, II).
2. Analüüsida erinevate tuuleparkide andmeid, et leida viise
vähendada ennustamise vigu (I, II).
3. Analüüsida viise, et balansseerida toodangu kõveraid, kasutades
tuule-päikese hübriid süsteemi (III, IV).
Töö käigus on kogutud Pakri ja Aulepa tuulepargi andmeid ning neid
analüüsitud erinevate nurkade alt. Uurimustöö alguses olid andmeread
lühemad ning siis sai välja töötatud metodoloogiad ning püstitatud
hüpoteesid, mis leidsid pikkade andmeridade puhul ka tõestust. Andmete
põhjal on arvutatud ennustamise vead ning võrreldud neid kogu Eesti
ning Saksamaa ja Taani tulemustega. Üksiku tuulepargi tulemused on
suurusjärkudes võrreldavad kogu Eesti tuuleparkide tendentsidega.
Töö käigus on kogutud ka tuule andmeid Tiirikojast (EMHI), päikese
kiirguse andmeid Tõraverest (EMHI) ning elektri tarbimise andmeid
56
tüüpilisest Eestimaa maakoha elamust (E. Jõgi). Andmeid on käsitletud
süsteemis, kus on tuulegeneraator ja päikesepaneel ning lisatud on ka
aku. Vaadeldud ja analüüsitud on süsteemi osade erinevaid suuruseid ning
nende toodangumahtusid, et optimeerides neid kasutades ühiktarbijat.
Tulemused ja järeldused:
1. Prognoosi viga hinnatakse peamiselt kolme meetodi abil:
Ruutkeskmine viga (RMSE), keskmine absoluutne protsentuaalne
viga (MAPE) ja keskmine protsentuaalne viga (MPE).
2. Kõige rohkem ja kõige suuremad ennustamise vead on tuulepargi
väljundvõimsuse vahemikus 0.5 – 0.8 pu (suhtelist ühikut).
Mida suurem on tuulepargi väljundvõimsus, seda väiksem tuleb
MAPE (keskmine absoluutne protsentuaalne viga) ja vastupidi.
Ruutkeskmine viga (RMSE) suureneb tuulepargi väljundvõimsuse
suurenemisega. Tuulepargi tootmisgraafi ku tippude lõikamisel
ruutkeskmine viga väheneb, keskmine absoluutne protsentuaalne
viga (MAPE) ja keskmine protsentuaalne viga (MPE) ei muutu
väga palju.
3. Tänapäeval kasutatakse tuule-päikese hübriidsüsteemi kahel
viisil: autonoomselt ja võrku ühendatuna. On väga oluline võrku
ühendatud süsteemis, et minimaalselt kasutatakse energiat võrgust
ja saavutada niimoodi võimalikult suur taastuvenergia osakaal,
samas saavutatakse optimaalne konfi guratsioon ja välditakse
teiste kütuste kasutamist. Samuti energia sõltuvus väheneb ning
seega energia julgeolek suureneb. Kui akud on lisatud võrku
ühendatud tuule-päikese süsteemi, siis taastuvenergia osa on
suurim standardhälbega δ = 0.25 ± 0.05 kW tootmiskõverast. Kui
väärtus on suurem või väiksem, siis taastuvenergia osa väheneb.
Seega tarbimiskõver ei tohiks olla liiga lame
