Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej

MNiSW
100
Lista 2024
Status:
Autorzy: Šarkan Branislav, Caban Jacek, Małek Arkadiusz, Marciniak Andrzej
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Rok wydania: 2025
Wersja dokumentu: Drukowana | Elektroniczna
Język: angielski
Numer czasopisma: 4
Wolumen/Tom: 15
Numer artykułu: 1800
Strony: 1 - 23
Impact Factor: 2,5
Web of Science® Times Cited: 5
Scopus® Cytowania: 4
Bazy: Web of Science | Scopus
Efekt badań statutowych NIE
Finansowanie: This article was financed within the project 9/FPEDAS/2024 “Research on the possibilities of implementing the measurement of particulate matter in exhaust gases of road vehicles during emission control in the conditions of the Slovak Republic”.
Materiał konferencyjny: NIE
Publikacja OA: TAK
Licencja:
Sposób udostępnienia: Witryna wydawcy
Wersja tekstu: Ostateczna wersja opublikowana
Czas opublikowania: W momencie opublikowania
Data opublikowania w OA: 10 lutego 2025
Abstrakty: angielski
The article contains an analysis of power generation by a photovoltaic system with a peak power of 3 MWp and a wind turbine with a power of 3.45 MW. The acquired time series of generated power was analyzed using traditional and modern analytical methods. The power generated by these two Renewable Energy Sources was characterized separately and then by their mix. In this article, the power signature was defined as the power generated by the photovoltaic system and the wind turbine in the state space over a period of one month. The state space was extracted from the results of cluster analysis. The experiment with clustering was carried out into 10 classes. The K-Means clustering algorithm was used to determine the clusters in a variant without prior labeling of classes with the method of learning without the participation of the teacher. In this way, the trajectories of the power generation process from two Renewable Energy Sources were determined in the 10-state space. Knowing which class each data record belongs to, the frequencies of staying in each state were determined. The computational algorithm presented in the article may have great practical application in balancing the power grid powered by energy produced from renewable sources.