Оцінка рівня енергії вітрового потоку за супровідними даними Яременко f М. К., ORCID 0000-0001-8782-1642 Клен s К.С., к.т.н., ORCID 0000-0002-6674-8332 Кафедра промислової електроніки kaf-pe.kpi.ua Факультет електроніки fel.kpi.ua Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» kpi.ua Київ, УкраїнаАнотація-У статті наведено методику оцінки рівня енергії вітрового потоку за супровідними даними. Проведено розрахунок матриці коефіцієнтів кореляції Пірсона для таких метеоданих, як швидкість вітру, температура повітря, тиск на рівні моря. Проведено оцінку значущості коефіцієнтів кореляції за критерієм Стьюдента, з'ясовано, що величина коефіцієнтів кореляції та їх значущість залежать від конкретної реалізації вибірки. Побудовано графіки залежності коефіцієнтів кореляції від часу при різних розмірах вибірки, а також графік залежності коефіцієнта зв'язку між коефіцієнтом кореляції між швидкістю вітру та тиском та коефіцієнтом кореляції між швидкістю вітру та температурою від часу. Проведено оцінку оптимального розміру вибірки спостережень, для якого графіки коефіцієнтів кореляції Пірсона будуть мати такий вигляд, який дозволить прогнозувати подальшу зміну коефіцієнтів. Наведено методику вибору супровідних метеоданих та їх кореляційних функцій для прогнозування на певний інтервал часу. Наведено формули для визначення потужності за відомими значеннями швидкості вітру та рівня енергії за відомою потужністю.Бібл. 19, рис. 13, табл. 4.
Ключові слова -системи роззосередженої генерації; метеодані; прогнозування; коефіцієнт кореляції; апроксимація; ряд Фур'єAbstract-In the article the matrix of Pearson correlation coefficients for wind speed, air temperature, pressure at sea level and time on meteorological data taken from 19-02-2019-27-02-2019 in Kyiv was calculated. The matrix was calculated for the size of the sample equal to 24. The significance of the coefficients according to Student's t-criterion was determined, that the value of the correlation coefficients and their significance depend on the concrete sample. It is concluded that due to the stochastic nature of the wind mass movement, the amount of solar heat received and other parameters, the significance of the correlation coefficients of the investigated values and their magnitude may vary depending on the time and day of observations. Graphs of changes in correlation coefficients between wind speed and time, between wind speed and pressure, between wind speed and temperature, between temperature and pressure, depending on the number of observations, have been constructed, the character of the change and the required minimum number of observations have been found. Near Fourier with 7-8 harmonics, graphs of functions of correlation coefficients between wind speed and time, between wind speed and pressure using the MATLAB ® Curve Fitting Toolbox application are approximated. The number of harmonics was chosen with the best approximation of the approximated graph to the original. According to the approximated graphs,...