Modelování směrových dat pomocí bioinspirovaných výpočtů

Abstract

Smerové dáta sú obsiahnuté v mnohých výskumných oblastiach. Rýchlosť a smer vetra sú najdôležitejšie premenné pre efektívne využitie veternej energie. Vietor tiež významne ovplyvňuje aktuálne prenosové kapacity elektrického vedenia. Preto je dôležité poznať ročné rozdelenie smeru vetra pre špecifické lokality, napr. v miestach kde sa nachádzajú veterné farmy alebo elektrické vedenie. V tejto práci je prezentovaná nová metóda pre určenie rozdelenia smeru vetra. Štatistický model je určený zmesou kruhovej von Misesovej distribúcie. Parametre modelu sa odhadujú pomocou vyhľadávacieho mechanizmu evolučných stratégií. Kvalita vypočítanej distribúcie sa vyhodnocuje pomocou Pearsonovho chi-kvadrát testu dobrej zhody alebo pomocou RMSE. Celá procedúra je potom testovanou pomocou prípadovej štúdie.

Directional data are included in many research fields. Wind speed and direction are the most important variables for the efficient use of wind energy. Wind also significantly influences actual carrying capacity of power transmission lines. Therefore, it is important to know the annual wind direction distribution for specific location, for example where wind farms or power transmission lines are located. In this thesis, a new method of wind direction distribution determination is presented. The statistical model is designed using circular von Mises distribution. Model parameters are estimated using search mechanism of evolutionary strategies. The quality of computed distribution is evaluated by Pearson's chi-squared test or by RMSE. The whole procedure is then tested using case study.