積雪由来のPV出力予測誤差が電力需給へ及ぼす影響のベイズ線形回帰モデル

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PE24111,PSE24111

グループ名: 【B】電力・エネルギー部門 電力技術/【B】電力・エネルギー部門 電力系統技術合同研究会

発行日: 2024/09/16

タイトル(英語): Bayesian linear regression model for impact of snowfall-induced PV output forecast errors on electricity supply and demand

著者名: 小室 拓翔(東京理科大学),山口 順之(東京理科大学),真鍋 勇介(東京理科大学),大竹 秀明(産業技術総合研究所)

著者名(英語): Takuto Komuro(Tokyo University of Science),Nobuyuki Yamaguchi(Tokyo University of Science),Yusuke Manabe(Tokyo University of Science),Hideaki Ohtake(National Institute of Advanced Industrial Science and Technology)

キーワード: ベイズ線形回帰|発電機起動停止計画問題|モンテカルロシミュレーション|Bayesian Linear Regression|Unit Commitment|Monte Carlo Simulation

要約(日本語): 我々はこれまでにPVパネルの積雪により出力予測が外れる日のシナリオに対し，風力発電の不確実を考慮したモンテカルロシミュレーションにより，積雪によるPV出力予測誤差が電力需給に及ぼす影響を評価してきた。しかし計算時間が膨大となるため，評価関数をベイズ線形回帰モデルでモデル化し，シミュレーション回数を削減することを提案する。提案手法の妥当性は，全国9エリアの代表日の需給シミュレーションにより検証する。

要約(英語): We have previously evaluated the impact of PV output prediction errors due to snowfall on electricity supply and demand using Monte Carlo simulations that consider the uncertainty of wind power generation for scenarios on days when output predictions are incorrect due to snowfall on PV panels. However, because the calculation time is enormous, we propose to model the evaluation function with a Bayesian linear regression model to reduce the number of simulations. The validity of the proposed method is verified by supply and demand simulations on representative days in nine areas across the country.

本誌: 2024年9月19日-2024年9月20日電力技術/電力系統技術合同研究会-1

本誌掲載ページ: 49-54 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 2,725 Kバイト