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J-GLOBAL ID：201802227055476096   整理番号：18A0260168

対コピュラ法によるウィンドファームの風速の依存性を考慮した確率的最適電力潮流【Powered by NICT】

Probabilistic optimal power flow considering dependences of wind speed among wind farms by pair-copula method

著者 (2件)： Cao Jia (The Ministry of Education Key Laboratory of Control of Power Transmission and Conversion, Department of Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China) ,  Yan Zheng (The Ministry of Education Key Laboratory of Control of Power Transmission and Conversion, Department of Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China)
資料名： International Journal of Electrical Power & Energy Systems  (International Journal of Electrical Power & Energy Systems)
巻： 84  ページ： 296-307  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0596B  ISSN： 0142-0615  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,確率的最適電力潮流(POPF)に及ぼすウインドファーム間の風速の高次元依存性の影響を検討することであった。カーネル密度推定方法である風速の確率分布を推定するために採用した。ウインドファーム間の風速の結合確率分布関数は対コピュラ法,二つの任意のウィンドファームの風速の依存性を考慮する変分二変量コピュラ関数を使用し,高次元コピュラ関数の制約を克服し,風速の相互依存性を考慮に入れないして得られた。POPF計算はウインドファーム間の風速の高次元依存性を考慮するために四例でモンテカルロシミュレーション法により運用されている。シミュレーション結果はPOPF結果に及ぼす風速の依存性の影響が存在することを,無視できないことを示した。高次元依存性を構築するための対コピュラ法に基づいて,POPF結果の平均相対誤差は他の方法によるものより小さかった。に加えて,出力変数の分布曲線も実際の風速データを用いて得られたものに近かった。計算精度の高い要求の1例では,POPFを計算するために風速の依存性を構築するための対コピュラ法を使用するための実現可能な方式である。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 風力発電 ,  *ウインドファーム ,  シミュレーション ,  変分法 ,  高次元 ,  *風速 ,  確率分布
準シソーラス用語： 計算精度 ,  相対誤差 ,  モンテカルロシミュレーション ,  相互依存性 ,  確率分布関数 ,  カーネル推定 ,  *最適電力潮流 ,  *コピュラ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 依存性 ,  風力発電基地 ,  確率的最適電力潮流 ,  カーネル密度推定法 ,  対コピュラ法 ,  モンテカルロシミュレーション

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (6件)： コピュラ ,  ウィンドファーム ,  風速 ,  依存性 ,  確率 ,  最適電力潮流