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J-GLOBAL ID：201702245381199608   整理番号：17A0274342

自己回帰河川流量モデルにおけるパラメータ不確実性のある確率的長期水熱スケジューリング【Powered by NICT】

Stochastic Long-Term Hydrothermal Scheduling With Parameter Uncertainty in Autoregressive Streamflow Models

著者 (4件)： Bezerra Bernardo (Electrical Engineering Department, PUC-Rio, Rio de Janeiro, Brazil) ,  Veiga Alvaro (Electrical Engineering Department, PUC-Rio, Rio de Janeiro, Brazil) ,  Barroso Luiz Augusto (PSR Consulting, Rio de Janeiro, Brazil) ,  Pereira Mario (PSR Consulting, Rio de Janeiro, Brazil)
資料名： IEEE Transactions on Power Systems  (IEEE Transactions on Power Systems)
巻： 32  号： 2  ページ： 999-1006  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0872B  ISSN： 0885-8950  CODEN： ITPSEG  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 水熱システムの最適スケジューリングは,費用対効果の高い操作政策を考案する将来河川流量における不確実性の表現を必要とする。確率的最適化は,この問題を解決するための強力なツールとして広く使用されているが,結果は必ずしも河川流量のための将来のシナリオを作成するために用いる確率モデルに依存するであろう。周期的自己回帰(PAR)モデルをこの研究に広く使用されている。しかし,そのパラメータは典型的には知られていないと歴史的データから推定した,天然推定誤差を導入しなければならない。さらに,モデルは実際の確率過程の線形近似である。結果は演算子は,各期間で使用すべきであることが正確な線形モデルに関して不確実であるということである。本研究の目的は,確率的水熱スケジューリングモデルにPARモデルのパラメータの不確実性を組み込むことの影響を評価することである。提案された方法論は,ブラジルの水力発電システムからのデータに基づく事例研究で試験した。パラメータの不確実性は無視されている場合,確率的最適化により与えられた政策が楽観的過ぎる傾向にあることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 確率モデル ,  ブラジル連邦共和国 ,  *不確実性 ,  確率過程 ,  *スケジューリング ,  水力発電 ,  事例研究
準シソーラス用語： 線形モデル ,  線形近似 ,  推定誤差 ,  確率的最適化 ,  最適スケジューリング ,  *パラメータ不確実性 ,  *河川流量 ,  *自己回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (8件)： 自己回帰 ,  河川流量 ,  モデル ,  パラメータ不確実性 ,  確率 ,  長期 ,  水 ,  スケジューリング