Vorhersage der Prognosegüte verschieden großer Windpark-Portfolios:
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| Format: | Elektronisch E-Book |
| Sprache: | English |
| Veröffentlicht: |
[Place of publication not identified]
Kassel University Press GmbH
2016
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| Schriftenreihe: | Intelligent Embedded Systems
v. 8 |
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| 505 | 8 | |a Front Cover; Titel; Impressum; Vorwort; Kurzzusammenfassung; Abstract; Inhaltsverzeichnis; Abkürzungsverzeichnis; 1 Einleitung; 1.1 Motivation; 1.2 Zielsetzung und wissenschaftlicher Fortschritt; 1.3 Veröffentlichungen; 1.4 Struktur der Arbeit; 2 Die Rolle der Windleistungsvorhersage in Deutschland; 2.1 Entwicklung und staatliche Förderung der Windenergie in Deutschland; 2.2 Windleistungsprognosen zur Netz- und Marktintegration in Deutschland; 2.2.1 Wälzungsmechanismus bei fester Vergütung der Windenergie; 2.2.2 Direktvermarktung von Windenergie | |
| 505 | 8 | |a 2.2.3 Windleistungsprognosen für die Lastflussberechnung2.2.4 Übersicht aktuell eingesetzter Windstromprognoseprodukte; 2.3 Zusammenfassung; 3 Verwendete Datenbasis; 3.1 Leistungsmessungen einzelner Windparks; 3.1.1 Geheimhaltung; 3.1.2 Vorverarbeitung der Leistungsmessungen; 3.1.3 Einspeisecharakteristik; 3.2 Windstromeinspeisung der vier Regelzonen und von Gesamtdeutschland; 3.3 Numerische Wettervorhersagemodelle; 3.4 Zusammenfassung; 4 Berechnung der Windleistungsprognosen; 4.1 Stand der Technik; 4.2 Methodik zur Erstellung der Windleistungsprognosen; 4.3 Bewertungskriterien und Fehlermaße | |
| 505 | 8 | |a 4.4 Künstliche Neuronale Netze4.5 Generalisierte Lineare Modelle; 4.6 Modelleingangsparameter; 4.6.1 Basis-Modeleingangsparameter; 4.6.2 Neuartige Modelleingangsparameter; 4.6.3 Analyse der Modelleingangsparameter durch eine sequentielle Vorwärtsselektion; 4.6.4 Einfluss der Modelleingangsdaten bei Verwendung mit KNN- und GLM-Modellen; 4.7 Vergleich und Kombination von KNN- und GLM-Modellen; 4.8 Integration von Online-Leistungsmessungen; 4.9 Aggregation zu Windparkportfolios und Gesamtdeutschland; 4.10 Zusammenfassung; 5 Analyse und Kombination der einzelnen Wettermodelle | |
| 505 | 8 | |a 5.1 Vergleich der NWV basierten Leistungsprognosen auf Windparkebene5.2 Vergleich der NWV basierten Leistungsprognosen für verschieden großeWindpark-Portfolios; 5.3 Ergebnisorientierte Kombination der NWV basierten Leistungsprognosen; 5.4 Zusammenfassung und Bewertung; 6 Vergleichbarkeit und a priori Abschätzung der Prognosegüte; 6.1 Einflussfaktoren auf die Güte von Windleistungsprognosen; 6.1.1 Formulierung des Prognosefehlers; 6.1.2 Einfluss des Windkomplex auf die Prognosegüte; 6.2 Standardisierung des Prognosefehlers; 6.3 A priori Abschätzung der Prognosegüte; 6.4 Zusammenfassung | |
| 505 | 8 | |a 7 Zusammenfassung8 Ausblick; 9 Zukünftige Herausforderungen für Einspeiseprognosen ErneuerbarerEnergien; 10 Literaturverzeichnis; Anhang; Back Cover | |
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| series2 | Intelligent Embedded Systems |
| spelling | Dobschinski, Jan Verfasser aut Vorhersage der Prognosegüte verschieden großer Windpark-Portfolios [Place of publication not identified] Kassel University Press GmbH 2016 1 Online-Ressource txt rdacontent c rdamedia cr rdacarrier Intelligent Embedded Systems v. 8 Front Cover; Titel; Impressum; Vorwort; Kurzzusammenfassung; Abstract; Inhaltsverzeichnis; Abkürzungsverzeichnis; 1 Einleitung; 1.1 Motivation; 1.2 Zielsetzung und wissenschaftlicher Fortschritt; 1.3 Veröffentlichungen; 1.4 Struktur der Arbeit; 2 Die Rolle der Windleistungsvorhersage in Deutschland; 2.1 Entwicklung und staatliche Förderung der Windenergie in Deutschland; 2.2 Windleistungsprognosen zur Netz- und Marktintegration in Deutschland; 2.2.1 Wälzungsmechanismus bei fester Vergütung der Windenergie; 2.2.2 Direktvermarktung von Windenergie 2.2.3 Windleistungsprognosen für die Lastflussberechnung2.2.4 Übersicht aktuell eingesetzter Windstromprognoseprodukte; 2.3 Zusammenfassung; 3 Verwendete Datenbasis; 3.1 Leistungsmessungen einzelner Windparks; 3.1.1 Geheimhaltung; 3.1.2 Vorverarbeitung der Leistungsmessungen; 3.1.3 Einspeisecharakteristik; 3.2 Windstromeinspeisung der vier Regelzonen und von Gesamtdeutschland; 3.3 Numerische Wettervorhersagemodelle; 3.4 Zusammenfassung; 4 Berechnung der Windleistungsprognosen; 4.1 Stand der Technik; 4.2 Methodik zur Erstellung der Windleistungsprognosen; 4.3 Bewertungskriterien und Fehlermaße 4.4 Künstliche Neuronale Netze4.5 Generalisierte Lineare Modelle; 4.6 Modelleingangsparameter; 4.6.1 Basis-Modeleingangsparameter; 4.6.2 Neuartige Modelleingangsparameter; 4.6.3 Analyse der Modelleingangsparameter durch eine sequentielle Vorwärtsselektion; 4.6.4 Einfluss der Modelleingangsdaten bei Verwendung mit KNN- und GLM-Modellen; 4.7 Vergleich und Kombination von KNN- und GLM-Modellen; 4.8 Integration von Online-Leistungsmessungen; 4.9 Aggregation zu Windparkportfolios und Gesamtdeutschland; 4.10 Zusammenfassung; 5 Analyse und Kombination der einzelnen Wettermodelle 5.1 Vergleich der NWV basierten Leistungsprognosen auf Windparkebene5.2 Vergleich der NWV basierten Leistungsprognosen für verschieden großeWindpark-Portfolios; 5.3 Ergebnisorientierte Kombination der NWV basierten Leistungsprognosen; 5.4 Zusammenfassung und Bewertung; 6 Vergleichbarkeit und a priori Abschätzung der Prognosegüte; 6.1 Einflussfaktoren auf die Güte von Windleistungsprognosen; 6.1.1 Formulierung des Prognosefehlers; 6.1.2 Einfluss des Windkomplex auf die Prognosegüte; 6.2 Standardisierung des Prognosefehlers; 6.3 A priori Abschätzung der Prognosegüte; 6.4 Zusammenfassung 7 Zusammenfassung8 Ausblick; 9 Zukünftige Herausforderungen für Einspeiseprognosen ErneuerbarerEnergien; 10 Literaturverzeichnis; Anhang; Back Cover Open Access EbpS SCIENCE Essays SCIENCE Reference Wind power industry Prognosequalität (DE-588)4115643-2 gnd rswk-swf Prognosemodell (DE-588)4125215-9 gnd rswk-swf Wettervorhersage (DE-588)4079256-0 gnd rswk-swf Windpark (DE-588)4543294-6 gnd rswk-swf Elektrizitätserzeugung (DE-588)4133665-3 gnd rswk-swf Verallgemeinertes lineares Modell (DE-588)4124382-1 gnd rswk-swf Neuronales Netz (DE-588)4226127-2 gnd rswk-swf Electronic books (DE-588)4113937-9 Hochschulschrift gnd-content Windpark (DE-588)4543294-6 s Elektrizitätserzeugung (DE-588)4133665-3 s Prognosemodell (DE-588)4125215-9 s Wettervorhersage (DE-588)4079256-0 s Neuronales Netz (DE-588)4226127-2 s Verallgemeinertes lineares Modell (DE-588)4124382-1 s Prognosequalität (DE-588)4115643-2 s DE-604 Erscheint auch als Druck-Ausgabe Dobschinski, Jan Vorhersage der Prognosegüte verschieden großer Windpark-Portfolios Kassel : Kassel University Press, ©2016 9783737600804 https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&scope=site&db=nlebk&AN=1203411 Verlag kostenfrei Volltext |
| spellingShingle | Dobschinski, Jan Vorhersage der Prognosegüte verschieden großer Windpark-Portfolios Front Cover; Titel; Impressum; Vorwort; Kurzzusammenfassung; Abstract; Inhaltsverzeichnis; Abkürzungsverzeichnis; 1 Einleitung; 1.1 Motivation; 1.2 Zielsetzung und wissenschaftlicher Fortschritt; 1.3 Veröffentlichungen; 1.4 Struktur der Arbeit; 2 Die Rolle der Windleistungsvorhersage in Deutschland; 2.1 Entwicklung und staatliche Förderung der Windenergie in Deutschland; 2.2 Windleistungsprognosen zur Netz- und Marktintegration in Deutschland; 2.2.1 Wälzungsmechanismus bei fester Vergütung der Windenergie; 2.2.2 Direktvermarktung von Windenergie 2.2.3 Windleistungsprognosen für die Lastflussberechnung2.2.4 Übersicht aktuell eingesetzter Windstromprognoseprodukte; 2.3 Zusammenfassung; 3 Verwendete Datenbasis; 3.1 Leistungsmessungen einzelner Windparks; 3.1.1 Geheimhaltung; 3.1.2 Vorverarbeitung der Leistungsmessungen; 3.1.3 Einspeisecharakteristik; 3.2 Windstromeinspeisung der vier Regelzonen und von Gesamtdeutschland; 3.3 Numerische Wettervorhersagemodelle; 3.4 Zusammenfassung; 4 Berechnung der Windleistungsprognosen; 4.1 Stand der Technik; 4.2 Methodik zur Erstellung der Windleistungsprognosen; 4.3 Bewertungskriterien und Fehlermaße 4.4 Künstliche Neuronale Netze4.5 Generalisierte Lineare Modelle; 4.6 Modelleingangsparameter; 4.6.1 Basis-Modeleingangsparameter; 4.6.2 Neuartige Modelleingangsparameter; 4.6.3 Analyse der Modelleingangsparameter durch eine sequentielle Vorwärtsselektion; 4.6.4 Einfluss der Modelleingangsdaten bei Verwendung mit KNN- und GLM-Modellen; 4.7 Vergleich und Kombination von KNN- und GLM-Modellen; 4.8 Integration von Online-Leistungsmessungen; 4.9 Aggregation zu Windparkportfolios und Gesamtdeutschland; 4.10 Zusammenfassung; 5 Analyse und Kombination der einzelnen Wettermodelle 5.1 Vergleich der NWV basierten Leistungsprognosen auf Windparkebene5.2 Vergleich der NWV basierten Leistungsprognosen für verschieden großeWindpark-Portfolios; 5.3 Ergebnisorientierte Kombination der NWV basierten Leistungsprognosen; 5.4 Zusammenfassung und Bewertung; 6 Vergleichbarkeit und a priori Abschätzung der Prognosegüte; 6.1 Einflussfaktoren auf die Güte von Windleistungsprognosen; 6.1.1 Formulierung des Prognosefehlers; 6.1.2 Einfluss des Windkomplex auf die Prognosegüte; 6.2 Standardisierung des Prognosefehlers; 6.3 A priori Abschätzung der Prognosegüte; 6.4 Zusammenfassung 7 Zusammenfassung8 Ausblick; 9 Zukünftige Herausforderungen für Einspeiseprognosen ErneuerbarerEnergien; 10 Literaturverzeichnis; Anhang; Back Cover SCIENCE Essays SCIENCE Reference Wind power industry Prognosequalität (DE-588)4115643-2 gnd Prognosemodell (DE-588)4125215-9 gnd Wettervorhersage (DE-588)4079256-0 gnd Windpark (DE-588)4543294-6 gnd Elektrizitätserzeugung (DE-588)4133665-3 gnd Verallgemeinertes lineares Modell (DE-588)4124382-1 gnd Neuronales Netz (DE-588)4226127-2 gnd |
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