確率的太陽予報を用いたランピング予備量の決定:データ駆動法【JST・京大機械翻訳】

Li Binghui; Feng Cong; Siebenschuh Carlo; Zhang Rui; Spyrou Evangelia; Krishnan Venkat; Hobbs Benjamin F.; Zhang Jie

文献

J-GLOBAL ID：202202285312950443 整理番号：22A1048549

確率的太陽予報を用いたランピング予備量の決定:データ駆動法【JST・京大機械翻訳】

Sizing ramping reserve using probabilistic solar forecasts: A data-driven method

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資料名：
巻： 313 ページ： Null 発行年： 2022年
JST資料番号： A0097A ISSN： 0306-2619 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)

市場効率および信頼性に対する負荷および再生可能不確実性の影響を緩和するために,いくつかの米国電力市場において,Ramping製品を導入し,提案した。現在の方法は,しばしば歴史的データに依存し,傾斜製品の要求を推定し,最新の気象条件とその不確実性の影響を考慮に入れることができず,過度に保守的あるいは不十分な要求につながる可能性がある。本研究では,短期確率的太陽放射照度予測に基づく傾斜ニーズの気象情報推定を与えるk-最近傍ベース法を提案した。多重サイトからの予報を主成分分析と組み合わせて用いて,システムレベル気象条件を特徴付ける数値分類器を導いた。さらに,著者らは,回転-前進方式でモデルパラメータを最適化するためのデータ駆動法を開発した。California独立システムOperatorからの実世界データを用いて,2つのメトリックを設計し,方法性能を評価した。1)不足の頻度と,2)傾斜製品の過剰供給。提案手法は,システム信頼性を損なうことなく,ベースラインおよびベンチマーク手法のセットと比較して利点を示し,システムの信頼性と経済性の両方を改善するシステム傾斜要求を25%まで削減する。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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太陽光発電 , エネルギーに関する技術・経済問題 , 冷房

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