用非参数贝叶斯网络对超大区域中多尺度可变可再生能源与来流场景建模
应用统计
2020-03-11 v1
摘要
在本文中，我们提出一种非参数贝叶斯网络方法，用于生成可变可再生能源（VRE）电站小时级发电的合成为景。该方法包含对 VRE 发电概率分布的非参数估计，随后通过逆概率积分变换获得正态分布的 VRE 发电变量。接着，我们基于变量间空间相关性的评估（VRE 发电与水电来流，但负荷预测、温度及其他类型的随机变量也可用于所提框架）构建贝叶斯网络，以在保持历史空间相关结构的同时生成未来合成为景。最后，我们给出一个使用巴西电力系统真实数据的实际案例研究，以展示本方法对实际研究所带来的改进。
引用
@article{arxiv.2003.04855,
title = {Modeling Multiscale Variable Renewable Energy and Inflow Scenarios in Very Large Regions with Nonparametric Bayesian Networks},
author = {Julio Alberto Dias and Guilherme Machado and Alessandro Soares and Joaquim Dias Garcia},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.04855},
year = {2020}
}