<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">probener</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Известия высших учебных заведений. ПРОБЛЕМЫ ЭНЕРГЕТИКИ</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Power engineering: research, equipment, technology</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">1998-9903</issn><issn pub-type="epub">2658-5456</issn><publisher><publisher-name>Kazan State Power Engineering  University</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.30724/1998-9903-2023-25-5-30-41</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">probener-2816</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>ЭЛЕКТРОТЕХНИЧЕСКИЕ КОМПЛЕКСЫ И СИСТЕМЫ</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>ELECTROTECHNICAL COMPLEXES AND SYSTEMS</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>Методики расчета выработки электрической энергии ветроэнергетическими установками и влияние на них скорости ветра</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Methods of calculating electric power generation by wind turbines and their influence on wind speed</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Бекиров</surname><given-names>Э. А.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Bekirov</surname><given-names>E. A.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Бекиров Эскендер Алимович — д-р техн. наук., профессор, заведующий кафедрой Электроэнергетики и электротехники Физико-технического института</p><p>г. Симферополь</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Simferopol</p></bio><email xlink:type="simple">Bekirov.e.a@cfuv.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Воскресенская</surname><given-names>С. Н.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Voskresenskaya</surname><given-names>S. N.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Воскресенская Светлана Николаевна — канд. техн. наук, доцент кафедры Электроэнергетики и электротехники Физико-технического института</p><p>г. Симферополь</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Simferopol</p></bio><email xlink:type="simple">Voskresenskaya.s.n@cfuv.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Рамазанова</surname><given-names>З. У.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Ramazanova</surname><given-names>Z. U.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Рамазанова Зарема Усеиновна — канд. техн. наук, директор</p><p>г. Симферополь</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Simferopol</p></bio><xref ref-type="aff" rid="aff-2"/></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Бекиров</surname><given-names>О. С.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Bekirov</surname><given-names>O. S.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Бекиров Осман Серверович — магистр</p><p>г. Симферополь</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Simferopol</p></bio><email xlink:type="simple">Osman_bekirov@list.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru"><institution>Крымский федеральный университет им. В.И. Вернадского</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>V.I. Vernadsky Crimean Federal University</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><aff-alternatives id="aff-2"><aff xml:lang="ru"><institution>ООО «КРЫМ-ИРЕЙ»</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>Limited Liability Company «CRIMEA-IREY»</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2023</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>12</day><month>01</month><year>2024</year></pub-date><volume>25</volume><issue>5</issue><fpage>30</fpage><lpage>41</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Бекиров Э.А., Воскресенская С.Н., Рамазанова З.У., Бекиров О.С., 2024</copyright-statement><copyright-year>2024</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Бекиров Э.А., Воскресенская С.Н., Рамазанова З.У., Бекиров О.С.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Bekirov E.A., Voskresenskaya S.N., Ramazanova Z.U., Bekirov O.S.</copyright-holder><license xml:lang="ru" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.</license-p></license><license xml:lang="en" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://www.energyret.ru/jour/article/view/2816">https://www.energyret.ru/jour/article/view/2816</self-uri><abstract><p> АКТУАЛЬНОСТЬ исследования заключается в анализе влияния указания интервала скорости ветра на расчет выработки электроэнергии определенными ветроэнергетическими установками, используемыми в Крыму. ЦЕЛЬ. Анализ методик, которые могут быть использованы для оценки выработки электроэнергии ветроэнергетическими установками в различных случаях, а также оценка влияния на точность прогноза интервала указания скорости при использовании «полуагрегированных» данных. МЕТОДЫ. В ходе исследования использовались аналитические и расчетные методы, в частности, метод замены переменной, распределение Рэлея, методика Милевского. РЕЗУЛЬТАТЫ. В статье рассмотрены методики расчета выработки электроэнергии для трех случаев. В первом случае используются первичные данные наблюдений, поэтому он применим только, когда непосредственно в данной местности присутствует метеостанция. Второй случай описывает ход вычислений при частичной затенённости датчиков характеристик ветра, когда рельеф местности более сложный. Здесь необходимо классифицировать степень открытости датчика скорости ветра. Если площадка расположена вдали от метеостанций или метеопостов, используется третья методика. При этом выбор узлов интерполяции показателей потенциальной выработки электроэнергии может быть достаточно сложным. Также проведена оценка влияния скорости ветра на выработку электроэнергии ветроэнергетической установкой. При этом менялось количество интервалов агрегирования и сам интервал агрегирования, а результаты найдены для двух ветроэнергетических установок USW56-100 и Т600-48, распространенных в Крыму. ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Ветроэнергетика является одним из перспективных направлений, но часто из-за отличий прогнозных данных от фактических возникают сложности при интегрировании в общую энергосистему. Поэтому важно развивать методики оценки выработки и точность при их использовании.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>RELEVANCE of the study lies in the analysis of the influence of specifying the wind speed interval on the calculation of electricity generation by certain wind turbines used in the Crimea. PURPOSE. Analysis of techniques that can be used to estimate electric power generation by wind turbines in various cases, as well as an assessment of the impact on the accuracy of the forecast of the speed indication interval when using "semi-aggregated" data. METHODS. Analytical and computational methods were used in the study, in particular, the variable substitution method, Rayleigh distribution, and the Milewski method. RESULTS. In the article the methods of calculating the electric power generation for three cases are considered. The first case uses primary observational data, so it is applicable only when a weather station is directly present in the area. The second case describes the course of calculations when the wind characteristics sensors are partially shaded and when the terrain is more complex. Here it is necessary to classify the degree of openness of the wind speed sensor. If the site is located far from weather stations or weather posts, the third method is used. In this case, the choice of interpolation nodes of the indicators of potential power generation can be quite complex. We also evaluated the effect of wind speed on electricity generation by a wind turbine. The number of aggregation intervals and the aggregation interval itself were changed, and the results were found for two wind turbines USW56-100 and T600-48, common in the Crimea. CONCLUSIONS. Wind energy is one of the promising areas, but often because of the differences between the forecast data and the actual, there are difficulties in integrating into the overall energy system. Therefore, it is important to develop methods for estimating the generation and accuracy in their use.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>ветроэнергетическая установка</kwd><kwd>скорость ветра</kwd><kwd>выработка</kwd><kwd>мощность</kwd><kwd>относительная погрешность</kwd><kwd>метеостанция</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>wind turbine</kwd><kwd>wind speed</kwd><kwd>generation</kwd><kwd>power</kwd><kwd>relative error</kwd><kwd>meteorological station</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Nicksson Freitas, Marcelino Silva, Meiry Sakamoto.. Wind Speed Forecasting: A Review. International Journal of Engineering Science. 2018. 8. 10.9790/9622-0801010409.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Nicksson  Freitas,  Marcelino  Silva,    Meiry  Sakamoto..  Wind  Speed  Forecasting:  A  Review. International Journal of Engineering Science. 2018. 8. 10.9790/9622-0801010409.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Soundarapandian Vidya, Dr. S.Vidya, E. Srie, Janani Vidhya. A Review On The Hybrid Approaches For Wind Speed Forecasting Deep learning View project. International Journal of Scientific Research. 2022. 8. 1584-1590.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Soundarapandian  Vidya,    Dr.  S.Vidya,  E.  Srie,    Janani  Vidhya.  A  Review  On  The  Hybrid Approaches  For  Wind  Speed  Forecasting  Deep  learning  View  project.  International  Journal  of  Scientific Research. 2022. 8. 1584-1590.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Ke Zhang, Xiao Li, Jie Su. Variable Support Segment-Based Short-Term Wind Speed Forecasting. Energies. 2022. 15. 4067. 10.3390/en15114067.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Ke Zhang, Xiao Li, Jie Su. Variable Support Segment-Based Short-Term Wind Speed Forecasting. Energies. 2022. 15. 4067. 10.3390/en15114067.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Tao Liang, Qing Zhao, Huan Shi. A novel combined model based on VMD and IMODA for wind speed forecasting. Journal of Intelligent &amp; Fuzzy Systems. 2022. 42. 1-17. 10.3233/JIFS-201191.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Tao Liang,  Qing Zhao,  Huan Shi. A novel combined model based on VMD and IMODA for wind speed forecasting. Journal of Intelligent &amp; Fuzzy Systems. 2022. 42. 1-17. 10.3233/JIFS-201191.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Siva Sankari, Senthil Paramasivan, Karmel Arockiasamy, Saminathan Senthivel, Muthamilselvan Thangavel. Deep Learning for Wind Speed Forecasting Using Bi-LSTM with Selected Features. Intelligent Automation &amp; Soft Computing. 2023. 35. 3829-3844. 10.32604/iasc.2023.030480.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Siva Sankari, Senthil Paramasivan, Karmel Arockiasamy,  Saminathan Senthivel,  Muthamilselvan Thangavel.  Deep  Learning  for  Wind  Speed  Forecasting  Using  Bi-LSTM  with  Selected  Features.  Intelligent Automation &amp; Soft Computing. 2023. 35. 3829-3844. 10.32604/iasc.2023.030480.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Хассан Ф.А., Гайнуллина Л.Р., Тимербаев Н.Ф. Методика оценки и прогнозирования среднегодовой скорости и направления ветра на основе данных ветроизмерений. Вестник Казанского государственного энергетического университета. 2022. Т. 14. № 3 (55). С. 59-68.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Hassan  F.A.,  Gainullina  L.R.,  Timerbaev  N.F.  Technique  of  estimation  and  prediction  of  average annual  wind  speed  and  direction  based  on  wind  measurement  data.  Bulletin  of  the  Kazan  State  Power Engineering University. 2022. V. 14. 3 (55). 59-68.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Манусов В.З., Хасанзода Н., Иванов Г.В. Оценка мощности ветроэлектростанции на основе нечеткой регрессионной модели прогнозирования скорости и направления ветра. В сборнике: Альтернативная и интеллектуальная энергетика. Материалы Международной научно-практической конференции. 2018. С. 145-146.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Manusov  V.Z.,  Khasanzoda N.,  Ivanov  G.V.  Estimation  of  wind  power  plant  capacity  based  on fuzzy regression model of wind speed and direction prediction. In the collection: Alternative and Intelligent Energy. Proceedings of the International Scientific and Practical Conference. 2018. 145-146.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit8"><label>8</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Манусов В.З., Хасанзода Н. Оценка мощности ветроэнергетических установок на основе нечеткой модели ветрового потока и его вероятностных характеристик. Доклады Академии наук высшей школы Российской Федерации. 2019. № 1 (42). С. 73-82.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Manusov V.Z., Khasanzoda N.  Estimation of wind power capacity based on fuzzy  model  of  wind flow  and  its  probabilistic  characteristics.  Papers  of  the  Academy  of  Sciences  of  Higher  Education  of  the Russian Federation. 2019. 1 (42). 73-82.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit9"><label>9</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Takvor Soukissian, Flora Karathanasi, E.G. Voukouvalas. Effect of Outliers in Wind Speed Assessment. Proceedings of the International Offshore and Polar Engineering Conference. Busan, Korea. Volume 1. 2014.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Takvor  Soukissian,  Flora  Karathanasi,  E.G.  Voukouvalas.  Effect  of  Outliers  in  Wind  Speed Assessment.  Proceedings  of  the  International  Offshore  and  Polar  Engineering  Conference.  Busan,  Korea. Volume 1. 2014.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit10"><label>10</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Матренин П.В., Манусов В.З., Игумнова Е.А. Устойчивое краткосрочное прогнозирование скорости ветра с помощью адаптивных компактных нейронных сетей. Проблемы региональной энергетики. 2020. № 3 (47). С. 69-80.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Matrenin  P.V.,  Manusov  V.Z.,  Igumnova  E.A.  Stable  short-term  wind  speed  prediction  using adaptive compact neural networks. Problems of regional energy. 2020. 3 (47). 69-80.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit11"><label>11</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Дорошенко А.В. Применение нейросетевых алгоритмов при оценке и прогнозировании ветровой комфортности. БСТ: Бюллетень строительной техники. 2020. № 3 (1027). С. 22-23.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Doroshenko  A.V.  Application  of  neural  network  algorithms  in  the  assessment  and  prediction of wind comfort. BST: Bulletin of Construction Engineering. 2020. 3 (1027).  22-23.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit12"><label>12</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Буяльский В.И. Автоматизированная система управления ветроэнергетической установкой на базе прогнозирования скорости ветра и мощности потребляемой электроэнергии. Наука и мир. 2017. № 9-1 (49). С. 14-19.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Buyalsky  V.I.  Automated  control  system  of  wind power  installation based on  the  forecasting  of wind speed and power consumption. Science and the world. 2017. 9-1 (49). 14-19.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit13"><label>13</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Клен Е.С., Яременко М.К., Жуйков В.Я. Влияние погрешности прогнозирования скорости ветра на величину зоны управляемой работы накопителя в системе с ветрогенератором. Працi Iнституту електродинамiки Нацiональноi академii наук Украiни. 2020. № 57. С. 35-41.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Klen E.S., Yaremenko M.K., Zhuikov V.Y. Influence of wind speed prediction error on the value of  the  controlled  operation  zone of  a  storage  device  in  a  system  with  a  wind  generator.  Proceedings  of  the Institute of Electrodynamics of the National Academy of Sciences of Ukraine. 2020. 57.  35-41.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit14"><label>14</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Meysam Majidi Nezhad, Mehdi Neshat, Azim Heydari, Armin Razmjoo, Giuseppe Piras, Davide Astiaso Garcia. A new methodology for offshore wind speed assessment integrating Sentinel-1, ERA-Interim and in-situ measurement. Renewable Energy. 2021. 172. 10.1016/j.renene.2021.03.026.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Meysam Majidi Nezhad, Mehdi Neshat, Azim Heydari, Armin Razmjoo, Giuseppe Piras, Davide Astiaso Garcia. A new methodology for offshore wind speed assessment integrating Sentinel-1, ERA-Interim and in-situ measurement. Renewable Energy. 2021. 172. 10.1016/j.renene.2021.03.026.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit15"><label>15</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Елистратов В.В., Минина А.А. Методика прогнозирования выработки ВЭС для управления работой ВЭС на рынках мощности и энергии с использованием результатов дистанционного зондирования скорости ветра в приземном слое. Малая энергетика. 2014. № 1-2. С. 62-65.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Elistratov  V.V.,  Minina  A.A.  Technique  of  forecasting  of  WES  generation  for  WES  operation control at the power and energy markets with the use of remote sensing results of wind speed in the surface layer. Small-scale power engineering. 2014. 1-2. 62-65.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit16"><label>16</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Безъязычный В.С., Велигура С.А., Калашников А.И., Надтока И.И. Анализ зависимостей электропотребления в энергосистеме от скорости ветра и эффективной температуры воздуха и использование их при краткосрочном прогнозировании. В сборнике: Электроэнергетика глазами молодежи - 2020. материалы ХI Международной научно-технической конференции. В 2-т.. Ставрополь, 2020. С. 147-150.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Bez'yazichny  V.S.,  Veligura  S.A.,  Kalashnikov  A.I.,  Nadtoka  I.I.  Analysis  of  dependences  of power consumption in a power system on wind speed and effective  air  temperature  and their  use for short-term  forecasting.  In  Compendium:  Electrical  Power  Engineering  through  the  Eyes  of  the  Youth  - 2020. materials of the ХI International Scientific and Technical Conference. In 2 vols. Stavropol, 2020. 147-150.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit17"><label>17</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Борисов Вадим Владимирович, Синявский Юрий Владимирович, Соколов Андрей Максимович. Программа для прогнозирования выработки электрической энергии ветрогенератором. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ 2022667180, 15.09.2022. Заявка № 2022666050 от 30.08.2022.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Borisov  Vadim  Vladimirovich,  Sinyavskii  Yuri  Vladimirovich,  Sokolov  Andrey  Maksimovich. Program for forecasting electrical power generation by a wind turbine generator. Registration Certificate for Computer Programme. 2022667180, September 15, 2022. Application no. 2022666050 of 30.08.2022.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit18"><label>18</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Зубарев В.В., Минин В.А., Степанов И.Р. Использование энергии ветра в районах Севера. Л.: Наука, 1989. 208 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Zubarev V.V., Minin V.A., Stepanov I.R. Utilization of wind energy in the regions of the North. L.: Nauka, 1989. 208.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit19"><label>19</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Тучинский Б.Г., Метод оцінки вироблення електроенергії вітроелектричною установкою з даними електронної реєстрації характеристик вітру. Доклады II Международной конференции «Нетрадиционная энергетика XXI века». АР Крым. 2001. С . 95-98.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Tuchinsky B.G., Method of estimation of electricity generation by wind power plant with data of electronic  registration  of  wind  characteristics.  Reports  of  the  II  International  Conference  "Non-traditional energy of the XXI century". Crimea. 2001.  95-98.</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
