概率性电力需求与太阳能发电预测下的运行包络
系统与控制
2022-07-21 v1 机器学习
系统与控制
摘要
低压配电网中分布式能源渗透率的不断提高正将终端用户从消费者转变为产消者(prosumers)。然而，由于零售与网络服务供应之间的监管分离，智能电表推广不完善以及智能电表数据匮乏，使得主动配电网管理十分困难。此外，配电网络运营商往往无法访问实时智能电表数据，这带来了额外的挑战。由于缺乏更好的解决方案，他们采用笼统的屋顶太阳能出口限制，导致次优结果。为此，我们设计了一个基于条件生成对抗网络(CGAN)的模型来预测家庭太阳能发电与电力需求，其作为机会约束最优潮流的输入，用于在不确定性下计算公平的运行包络。
引用
@article{arxiv.2207.09818,
title = {Operating Envelopes under Probabilistic Electricity Demand and Solar Generation Forecasts},
author = {Yu Yi and Gregor Verbic},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.09818},
year = {2022}
}
备注
In proceedings of the 11th Bulk Power Systems Dynamics and Control Symposium (IREP 2022), July 25-30, 2022, Banff, Canada