20.500.12556/RUL-187897 Dinamično ocenjevanje prenosne zmogljivosti daljnovodov z lokacijsko specifičnim napovedovanjem vetra Dynamic line rating using hyper-local wind forecasting Dinamično ocenjevanje prenosne zmogljivosti daljnovodov (DTR, angl. dynamic thermal rating) lahko sprosti znaten del neizkoriščene zmogljivosti obstoječega omrežja, vendar je najbolj občutljivo prav na hitrost in smer vetra ob vodniku, ki ju numerična vremenska napoved na ravni posameznega razpona ocenjuje najmanj zanesljivo. V delu zgradimo sklenjeno računsko verigo od vremenske napovedi do empirično ovrednotene spodnje meje ampacitete. Napovedi regionalnega modela ICON-EU dopolnimo z večločljivostnim opisom terena. Na štiriletni zbirki desetminutnih meritev na 266 nemških postajah razvijemo in ovrednotimo večvejni konvolucijski model. Učimo ga na podatkih iz let 2021–2022, posploševanje pa preverimo na ločenih postajah v letih 2023 in 2024. Napako napovedi hitrosti vetra na razvojni množici zmanjša za približno četrtino, z 1,373 na 1,037 m/s, in preseže vse obravnavane referenčne modele v naši izvedbi. Na neodvisni testni množici, ki vključuje nevidene postaje in nevideno leto, napako zniža z 1,271 na 1,056 m/s. Verjetnostna nadgradnja lokacijo napovedne porazdelitve pripne na točkovno napoved. Hitrost opiše s kvantilno regresijo, smer s krožnimi kvantili, porazdelitev hitrosti pa empirično umeri s popravki po kvantilih z ničelnim popravkom mediane in popravkom širine okoli nje. Iz napovednih porazdelitev hitrosti in smeri vetra vzorčimo realizacije, pri čemer je umerjen hitrostni del. Za vsak vzorec nato s standardnim toplotnim modelom CIGRE izračunamo ampaciteto, iz tako ocenjene porazdelitve ampacitete pa določimo spodnjo mejo pri vnaprej izbrani stopnji tveganja. V simuliranem preizkusu na nevidenih testnih postajah izbrana klasična statična ocena s predpostavko 0,6 m/s pravokotnega vetra presega petodstotni kvantil referenčne ampacitete, izračunane pri izmerjenem vetru. Pri vnaprej določeni stopnji tveganja 0,05 model na testni množici agregirano doseže 4,26-odstotno stopnjo kršitev in 14,5 % večjo povprečno ampaciteto od retrospektivne, obratovalno nedostopne statične reference, pri naknadno izenačeni petodstotni stopnji kršitev pa je povečanje 16,2-odstotno. Dynamic thermal rating (DTR) of overhead lines can release a substantial share of unused transmission capacity, yet it is most sensitive to the quantities that numerical weather prediction estimates least reliably at the level of an individual span: wind speed and direction at the conductor. This thesis builds a computational chain from a weather forecast to an empirically evaluated lower ampacity bound. Forecasts of the regional ICON-EU model are complemented with multi-resolution terrain descriptions. A multi-branch convolutional model is developed and evaluated on a four-year dataset of ten-minute observations at 266 German stations. It is trained on data from 2021–2022, and its generalization is assessed on separate stations in 2023 and 2024. On the development set it reduces the wind speed forecast error by roughly a quarter, from 1.373 to 1.037 m/s, and outperforms all reference models considered in our implementation. On an independent test set comprising unseen stations and an unseen year, it reduces the error from 1.271 to 1.056 m/s. A probabilistic extension fixes the location of the predictive distribution at the point forecast, models speed with quantile regression and direction with circular quantiles, and empirically calibrates the speed distribution with per-quantile corrections with the median correction set to zero, followed by a width adjustment about the median. Samples are drawn from the predictive distributions of wind speed and direction, with the speed distribution calibrated. Propagating these samples through the standard CIGRE thermal model yields the ampacity distribution, from which a lower bound at a prescribed risk level is taken. In the simulated test on unseen stations the chosen classical static rating, assuming 0.6 m/s of perpendicular wind, exceeds the fifth percentile of the reference ampacity computed from observed wind. At a preset risk level of 0.05 the model attains an aggregate 4.26% violation rate and a mean ampacity 14.5% higher than a retrospective static reference that is unavailable prospectively in operation, while at an exactly matched five percent empirical violation rate the gain is 16.2%. dinamično ocenjevanje prenosne zmogljivosti numerična vremenska napoved lokacijsko specifično napovedovanje vetra globoko učenje verjetnostno napovedovanje umerjanje verjetnostnih napovedi dynamic thermal rating dynamic line rating numerical weather prediction hyperlocal wind forecasting deep learning probabilistic forecasting probabilistic forecast calibration true false false Slovenski jezik Angleški jezik Magistrsko delo/naloga 2026-09-16 08:15:38 2026-09-16 08:15:45 2026-09-17 04:29:52 0000-00-00 00:00:00 2026 0 0 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 1970-01-01 164160 291095299 23940.pdf 23940.pdf 1 44852753A7BB1A8876574C9CE70B8CB8 4272f84a2c00eecae76589b5f2a00e956effc6121213c8f19aa1d5b811f65e54 05166500-b196-11f1-8bc5-0050569b8976 https://repozitorij.uni-lj.si/Dokument.php?lang=slv&id=247726 Fakulteta za matematiko in fiziko 0 0 0