Subtitle:

Przegląd Geograficzny T. 94 z. 1 (2022)

Publisher:

IGiPZ PAN

Place of publishing:

Warszawa

Description:

24 cm

Abstract:

W artykule przedstawiono porównanie wyników obliczeń zasobów energii wiatru na podstawie pomiarów na stacjach meteorologicznych oraz wyników modelu meteorologicznego COSMO w trzech podstawowych rozdzielczościach za lata 2011- 2019. Stwierdzono, że wykorzystanie zarchiwizowanych wyników analiz modeli meteorologicznych, w tym zwłaszcza pracujących w dużej rozdzielczości przestrzennej, pozwala na ocenę zasobów energii analogicznie, jak wykorzystywane do tego celu rezultaty pomiarów na stacjach meteorologicznych. Na potrzeby inwestycyjne zaproponowano obliczenia zasobów energii wiatru na większych wysokościach, tak, aby wyniki można było zastosować także do turbin wiatrowych o dużych wysokościach – i większej mocy.

References:

Archer, C.L. & Jacobson, M.Z. (2003). Spatial and temporal distributions of U.S. winds and wind power at 80 m derived from measurements. Journal of Geophysical Research, 108(D9, 4289), ACL 10‑1-ACL 10‑20. https://doi.org/10.1029/2002JD002076
Archer, C.L. & Jacobson, M.Z. (2005). Evaluation of global wind power. Journal of Geophysical Research, 110(D12110), 1‑20. https://doi.org/10.1029/2004JD005462
Duniec, G., Interewicz, W., Mazur, A., & Wyszogrodzki, A. (2017). Operational setup of the soil-perturbed, time-lagged Ensemble Prediction System at the Institute of Meteorology and Water Management - National Research Institute. Meteorology Hydrology and Water Management, 5(2), 43‑51. https://doi.org/10.26491/mhwm/71048
Hahmann, A.N., Sile, T., Witha, B., Davis, N.N., Dörenkämper, M., Ezber, Y., García-Bustamante, E., González Rouco, J.F., Navarro, J., Olsen, B.T., & Söderberg, S. (2020). The Making of the New European Wind Atlas, Part 1: Model Sensitivity. Geoscientific Model Development Discussion. https://doi.org/10.5194/gmd-2019-349
Hall, M.J. (2003). The interpretation of non-homogeneous hydrometeorological time series a case study. Meteorological Applications, 10, 61‑67. https://doi.org/10.1017/S1350482703005061
Jąderko, A., & Gała, M. (2016). Odtwarzanie zmiennych stanu w układzie sterowania turbiną wiatrową z generatorem indukcyjnym. Przegląd Elektrotechniczny, 92(12), 53‑56. https://doi.org/10.15199/48.2016.12.14
Lorenc, H. (1996). Struktura i zasoby energetyczne wiatru w Polsce. Warszawa: Materiały Badawcze IMGW.
Michalak, P. (2009). Ocena zasobów energii wiatru na potrzeby małej energetyki wiatrowej. Elektrotechnika i elektronika, 28(1‑2), 14‑19.
Omer, A.M. (2008). On the wind energy resources of Sudan. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 12(8), 2117‑2139. https://doi.org/10.1016/j.rser.2006.10.010
Papoulis, A., & Pillai, S.U. (2002). Probability, random variables, and stochastic processes. Boston: McGraw-Hill.
Papritz, A., & Stein, A. (2002). Spatial Prediction by Linear Kriging. W: A. Stein, F. van der Meer, B. Gorte (red.), Spatial Statistics for Remote Sensing (s. 83‑113). Dordrecht: Kluwer Academic Publishers. https://doi.org/10.1007/0-306-47647-9_6
Troen, I., & Petersen, E.L. (1989). European Wind Atlas. Roskilde: Risoe National Laboratory.

Relation:

Przegląd Geograficzny

Volume:

94

Issue:

1

Start page:

87

End page:

102

Detailed Resource Type:

Artykuł

Format:

application/octet-stream

Resource Identifier:

oai:rcin.org.pl:234622 ; doi:10.7163/PrzG.2022.1.4 ; 0033-2143 (print) ; 2300-8466 (on-line) ; 10.7163/PrzG.2022.1.4

Source:

CBGiOŚ. IGiPZ PAN, sygn.: Cz.181, Cz.3136, Cz.4187 ; click here to follow the link

Language:

pol

Language of abstract:

eng

Rights:

Licencja Creative Commons Uznanie autorstwa 4.0

Terms of use:

Zasób chroniony prawem autorskim. [CC BY-NC 4.0 Międzynarodowe] Korzystanie dozwolone zgodnie z licencją Creative Commons Uznanie autorstwa-Użycie niekomercyjne 4.0, której pełne postanowienia dostępne są pod adresem: ; -

Digitizing institution:

Instytut Geografii i Przestrzennego Zagospodarowania Polskiej Akademii Nauk

Original in:

Centralna Biblioteka Geografii i Ochrony Środowiska Instytutu Geografii i Przestrzennego Zagospodarowania PAN

Projects co-financed by:

Program Operacyjny Innowacyjna Gospodarka, lata 2010-2014, Priorytet 2. Infrastruktura strefy B + R ; Unia Europejska. Europejski Fundusz Rozwoju Regionalnego

Access:

Otwarty