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J-GLOBAL ID：201702260640457973   整理番号：17A0791891

複数の空間および時間スケール上の改善された短期風力発電予測からのランプ予測性能【Powered by NICT】

Ramp forecasting performance from improved short-term wind power forecasting over multiple spatial and temporal scales

著者 (5件)： Zhang Jie (University of Texas at Dallas, Richardson, TX, USA) ,  Cui Mingjian (University of Texas at Dallas, Richardson, TX, USA) ,  Hodge Bri-Mathias (National Renewable Energy Laboratory, Golden, CO, USA) ,  Florita Anthony (National Renewable Energy Laboratory, Golden, CO, USA) ,  Freedman Jeffrey (State University of New York at Albany, Albany, NY, USA)
資料名： Energy  (Energy)
巻： 122  ページ： 528-541  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0631A  ISSN： 0360-5442  CODEN： ENEYDS  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 風力発電の大きな変動性と不確実性は,電力系統運用者に関心を示し,特に電力システムに統合された風力発電量の増加を示した。最大関心事の一つ,大ランプシステム経済性と信頼性に大きく影響する。風力予報改善プロジェクト(WFIP)は予測の精度を改善し,グリッド演算子へのこれらの改善の経済的利益を評価することであった。短期風力発電予測の性能を改善することにより得られたランプ予測精度を評価した。本研究では,複数の空間および時間スケールでは,現存の短期風力発電予測(ERCOTで使用)に実験WFIP予測を比較するために,Texas(ERCOT)領域の電力信頼性委員会の大部分を包含する,WFIP南部研究領域に焦点を当てた。研究はパワー変化の大きさ,方向,および継続時間に応じて四つの重要な風力発電ランピング定義を採用した。最適化スイング式ドアアルゴリズムを適用して実際と予測風力発電時系列からのランプ事象を抽出することである。結果は実験WFIP予測は風力発電ランプ予測の精度を改善することを示した。この改善は,実質的なコスト節約と電力系統信頼性強化をもたらすことができる。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 最適化 ,  経済性 ,  *風力発電 ,  不確実性 ,  信頼性 ,  *予測 ,  電力 ,  系統運用 ,  *風力 ,  継続時間 ,  電力系統
準シソーラス用語： 電力系統信頼性 ,  予測精度 ,  経済的利益 ,  *予測性能 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 風力予測 ,  グリッド統合 ,  ランプ予測 ,  ERCOT ,  最適化スイングドアアルゴリズム

分類 (2件)： 風力発電  (NB03120Q) ,  風力エネルギー  (LB03060X)

タイトルに関連する用語 (6件)： 時間スケール ,  短期 ,  風力発電 ,  予測 ,  ランプ ,  予測性能