数据驱动的需方灵活性量化:灵活性包络的预测与近似
系统与控制
2024-04-16 v2 系统与控制
摘要
住宅建筑能量灵活性的实时量化是使主动配电网实现高成本效益运行所必需的。一种有前景的手段是使用所谓的灵活性包络(flexibility envelope)概念来表示随时间依赖且跨时耦合的灵活性潜力。然而,现有的基于优化的量化带来高计算负担,限制了实时应用中的灵活性利用,因而亟需计算效率更高的量化方法。此外,以原始形式将灵活性包络通信给系统运营商是数据密集的。为应对计算负担,本文首先基于历史量化结果训练若干机器学习模型以供在线使用。随后,提出概率密度函数以用显著更少的参数近似灵活性包络,可将其而非原始灵活性包络通信给系统运营商。结果表明,最有前景的预测与近似方法分别可实现计算负担至少降低 9 倍、通信负载降低 6.6 倍。
引用
@article{arxiv.2110.12796,
title = {Data-Driven Demand-Side Flexibility Quantification: Prediction and Approximation of Flexibility Envelopes},
author = {Nami Hekmat and Hanmin Cai and Thierry Zufferey and Gabriela Hug and Philipp Heer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.12796},
year = {2024}
}