通过剂减预测释放可再生能源的潜能
系统与控制
2024-05-30 v1 系统与控制
物理与社会
摘要
当今全球电网中，由于供给过剩和输电约束问题，可再生能源发电的相当一部分（5-15%）将被浪费。通过预测可再生能源剂减何时何地发生，将提高可再生能源的利用率。本工作的核心是为机器学习社区提供帮助，通过剂减预测释放可再生能源的潜能，从而帮助电网脱碳。
引用
@article{arxiv.2405.18526,
title = {Unlocking the Potential of Renewable Energy Through Curtailment Prediction},
author = {Bilge Acun and Brent Morgan and Henry Richardson and Nat Steinsultz and Carole-Jean Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.18526},
year = {2024}
}
备注
The work was presented as a part of the Climate Change AI workshop at NeurIPS 2023