ВАЛИДАЦИЯ И ГАРМОНИЗАЦИЯ ДАННЫХ ДЛЯ ИНТЕГРИРОВАННЫХ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ: НА ПРИМЕРЕ ДАННЫХ NASA POWER И ERA5
Боковая панель статьи
Основное содержимое статьи
Аннотация
В статье исследованы вопросы проверки, стандартизации и гармонизации метеорологических данных из различных источников, используемых при долгосрочном моделировании систем возобновляемой энергетики. Предложена методологическая последовательность, включающая первичный контроль качества данных, стандартизацию единиц измерения, временную синхронизацию, пространственное согласование и статистическую оценку с использованием показателей RMSE, MAE и Bias. На примере данных NASA POWER и ERA5 за август 2026 года проведено сопоставление солнечной радиации, температуры воздуха и скорости ветра для Ташкента, Самарканда, Бухары, Карши и Навои. Относительное среднее абсолютное расхождение по солнечной радиации составило 2,79–3,82%, что свидетельствует о сравнительно высокой согласованности двух источников. Значения RMSE для температуры воздуха находились в пределах 1,03–3,06 °C, а для скорости ветра — 0,84–1,91 м/с. Полученные результаты показывают, что степень согласованности источников зависит от конкретного метеорологического параметра, поэтому перед использованием данных в интегрированных энергетических моделях необходима их отдельная проверка и статистическая оценка. Предложенный подход может служить методологической основой для последующего сопоставления и гармонизации международных данных с национальными наблюдениями.
Downloads
Информация о статье
Раздел
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Условия массовой лицензии
(Для Open Journal Systems (OJS))
-
Авторское право:
Авторское право на опубликованную статью остается за автором(ами). В то же время после публикации статья распространяется на платформе OJS под лицензией Creative Commons (CC BY). -
Тип лицензии:
Данная статья распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0). Это означает, что пользователи могут использовать статью на следующих условиях:- Копирование и распространение: Текст статьи или его части могут свободно распространяться.
- Цитирование и анализ: Части статьи могут использоваться для цитирования.
- Свободное использование: Статья может быть свободно использована для научных и образовательных целей.
- Указание авторства: Пользователи обязаны правильно указывать авторство и ссылаться на оригинальный источник.
-
Коммерческое использование:
Использование статьи в коммерческих целях разрешено, однако необходимо указание авторства и ссылки на источник. -
Изменение документа:
Текст или содержание статьи могут быть изменены или переработаны, при условии, что это не наносит вреда авторству. -
Ограничение ответственности:
Автор(ы) несут ответственность за точность информации, содержащейся в статье. Редакция платформы не несет ответственности за любой ущерб, возникший в результате использования данной информации. -
Обязательства при публичном использовании:
Содержание статьи должно использоваться только в соответствии с законодательными и этическими нормами. Незаконное использование строго запрещено.
Примечание:
Данные условия лицензии направлены на обеспечение прозрачности и открытости использования материалов. Принимая эти условия, вы соглашаетесь на переработку и распространение содержания статьи в соответствии с условиями лицензии Creative Commons.
Ссылка: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
Как цитировать
Библиографические ссылки
[1] Urraca, J., Huld, T., Gracia-Amillo, A. M., Martinez-Rubio, A., Valanzasca, P., & Dunlop, E. D. (2018). Evaluation of global horizontal irradiance estimates from ERA5 and COSMO-REA6 reanalyses using ground and satellite-based data. Solar Energy, 164, 339–354. https://doi.org/10.1016/j.solener.2018.02.059 DOI: https://doi.org/10.1016/j.solener.2018.02.059
[2] Khodayar, M., & Wang, J. (2018). Spatio-temporal graph routing for solar power forecasting. IEEE Transactions on Sustainable Energy, 10(2), 714–724. https://doi.org/10.1109/TSTE.2018.2844102 DOI: https://doi.org/10.1109/TSTE.2018.2844102
[3] Pfenninger, S., & Staffell, I. (2016). Long-term patterns of European photovoltaic output using 30 years of validated hourly reanalysis and satellite data. Energy, 114, 1251–1265. https://doi.org/10.1016/j.energy.2016.08.060 DOI: https://doi.org/10.1016/j.energy.2016.08.060
[4] Howells, M., Rogner, H., Strachan, N., Heaps, C., Huntington, H., Kypreos, S., Hughes, A., Silveira, S., DeCarolis, J., Bazilian, M., & Roehrl, R. A. (2011). OSeMOSYS: The open source energy modeling system: An introduction to its ethos, structure and development. Energy Policy, 39(10), 5850–5870. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2011.06.033 DOI: https://doi.org/10.1016/j.enpol.2011.06.033
[5] Karatayev, M., & Clarke, M. L. (2016). A review of current energy systems and green energy potential in Kazakhstan. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 52, 110–125. https://doi.org/10.1016/j.rser.2015.07.087 DOI: https://doi.org/10.1016/j.rser.2015.10.078
[6] Staffell, I., Pfenninger, S. (2016). Using bias-corrected reanalysis to simulate current and future wind power output. Energy, 114, 1224–1239. https://doi.org/10.1016/j.energy.2016.08.068 DOI: https://doi.org/10.1016/j.energy.2016.08.068
[7] Pfenninger, S. (2017). Dealing with multiple decades of hourly wind and PV time series in energy models: A comparison of methods to reduce time resolution and the planning implications of inter-annual variability. Applied Energy, 197, 1–13. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2017.03.051 DOI: https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2017.03.051