数値予報とOPF結果の相関に基づくデータサンプリングの検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PE24116,PSE24116

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): A Preliminary Study of Data Sampling Possibility based on Correlation Analysis between Numerical Forecasting and OPF

著者名: 豊嶋 伊知郎(東芝エネルギーシステムズ),山嵜 朋秀(東芝エネルギーシステムズ),犬塚 直也(東芝エネルギーシステムズ),加藤 大樹(早稲田大学),森 友輔(早稲田大学),若尾 真治(早稲田大学)

著者名(英語): Ichiro Toyoshima(TOSHIBA Energy Systems & Solutions Corporation),Tomohide Yamazaki(TOSHIBA Energy Systems & Solutions Corporation),Naoya Inuzuka(TOSHIBA Energy Systems & Solutions Corporation),Daiki Kato(Waseda University),Yusuke Mori(Waseda University),S

キーワード: 最適潮流計算|系統混雑|メソアンサンブル予報システム|不確実性|相関分析|順位相関|optimal power flow|grid congestion|meso-scale ensemble prediction system|uncertainty| correlation analysis|rank correlation

要約(日本語): 近年再生可能エネルギーの増大から系統混雑が問題となっている．我々は不確実性を考慮した数値気象予報MEPSを活用したOPFの検討を進めているが，計算時間の短縮が課題である．MEPSデータは複数諸元からなる21個のデータから構成されており，本報告では相関分析を用いデータサンプリングによる高速化の可能性を検証する．

要約(英語): In recent days, many renewable energies (RE), represented by PV, have connected to power grid. RE is hopeful resources to_x000D_ realize carbon neutral concept. However, the large number of PV causes many problems to grid, such as congestion. We proposed_x000D_ grid congestion forecast technique using numerical forecast data with uncertainty. It is effective but needs much computational_x000D_ time. In this paper, we survey the possibility of its acceleration by using data sampling technique.

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: 73-78 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,529 Kバイト