Laajamittaisen tuulivoimatuotannon tilastollinen analyysi

 |  Login

Show simple item record

dc.contributor Aalto-yliopisto fi
dc.contributor Aalto University en
dc.contributor.advisor Koivisto, Matti
dc.contributor.advisor Matilainen, Jussi
dc.contributor.author Ekström, Jussi
dc.date.accessioned 2014-04-17T11:38:58Z
dc.date.available 2014-04-17T11:38:58Z
dc.date.issued 2014-03-31
dc.identifier.uri https://aaltodoc.aalto.fi/handle/123456789/12909
dc.description.abstract Tuulituotannon määrä kasvaa jatkuvasti monissa maissa, ja täten lisääntyneen tuulituotannon vaikutukset sähköjärjestelmään tulevat yhä merkittävämmiksi. Tässä diplomityössä kehitettiin kaksi aikasarjamallia, VAR-malli aikariippuvalla leikkaustermillä muunnetulle datalle ja ARC-malli muunnetulle datalle. Malleja voidaan käyttää Monte Carlo -simulaatioissa sellaisten tilanteiden todennäköisyyksien määrittämiseen, missä esiintyy erittäin suuria tai matalia tuulennopeuksia samanaikaisesti monissa eri kohteissa. Mallien käyttökelpoisuutta arvioidaan kahdenlaisissa tilanteissa, sellaisissa joissa mallinnetaan olemassa olevia kohteita joista on mittausdataa, ja sellaisissa, joissa mallinnetaan uusia kohteita joista ei ole lainkaan mittausdataa. Esitetyt mallit todennetaan vertaamalla niiden antamia simulaatiotuloksia 21:een mittauskohteeseen Suomesta. Lisäksi esitellään esimerkkitilanteita mallien eri sovellusmahdollisuuksista. fi
dc.description.abstract The amount of wind power generation is increasing in many countries and therefore, the effects of wind power on the electric power system are becoming more and more important. Two time series models are developed in this thesis, the transformed VAR model with time-dependent intercept term and the transformed ARC model. The models can be used in Monte Carlo simulations to determine the risk of very high or low wind speeds occurring contemporaneously in several locations. The feasibility of the models is evaluated for existing measured locations and new non-measured locations. The models are verified against 21 measurement locations from Finland. In addition, example scenarios of the applications of the models are presented. en
dc.format.extent 72 + 8
dc.format.mimetype application/pdf en
dc.language.iso en en
dc.title Laajamittaisen tuulivoimatuotannon tilastollinen analyysi fi
dc.title Statistical Analysis of Large Scale Wind Power Generation en
dc.type G2 Pro gradu, diplomityö en
dc.contributor.school Sähkötekniikan korkeakoulu fi
dc.subject.keyword copula en
dc.subject.keyword Monte Carlo simulation en
dc.subject.keyword vector autoregressive model en
dc.subject.keyword Weibull distribution en
dc.subject.keyword wind speed en
dc.subject.keyword wind power en
dc.subject.keyword autoregressiivinen malli fi
dc.subject.keyword kopula fi
dc.subject.keyword Monte Carlo -simulaatio fi
dc.subject.keyword tuulen nopeus fi
dc.subject.keyword tuulivoima fi
dc.subject.keyword Weibull-jakauma fi
dc.identifier.urn URN:NBN:fi:aalto-201404181716
dc.programme.major Sähköjärjestelmät fi
dc.programme.mcode S3015 fi
dc.type.ontasot Diplomityö fi
dc.type.ontasot Master's thesis en
dc.contributor.supervisor Lehtonen, Matti
dc.programme EST - Elektroniikka ja sähkötekniikka fi
dc.location P1 fi


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search archive


Advanced Search

article-iconSubmit a publication

Browse