用于电力负荷与风电功率及蒙特卡洛场景生成的GLASSO模型
统计方法学
2021-11-30 v1
摘要
为进行蒙特卡洛场景生成，我们针对给定区域内风电功率与电力需求的联合分布提出了一个图模型。为符合电力行业的实践，我们假设点预测由外部提供，并专注于对这些预测偏差而非实际关注量的建模。我们发现这些偏差的边际分布可能具有重尾，这一特征需在向数据拟合图高斯模型之前加以处理。我们使用图LASSO过程的扩展来估计协方差矩阵和精度矩阵，该扩展使我们能够以独立依赖图的形式识别时间上和地理上的（条件）依赖关系。我们在ERCOT管理的得克萨斯电网公开数据上实现了我们的算法，并确认算法识别出的地理依赖关系与数据收集所在区域之间的地理相对位置一致。
引用
@article{arxiv.2111.14628,
title = {GLASSO Model for Electric Load and Wind Power and Monte Carlo Scenario Generation},
author = {René Carmona and Xinshuo Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.14628},
year = {2021}
}
备注
12 pages, 10 figures, research paper