PV出力の急峻変動を考慮した混合ガウス分布による確率的状態推定手法

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PE16079

グループ名: 【B】電力・エネルギー部門 電力技術研究会

発行日: 2016/09/20

タイトル(英語): A Probabilistic State Estimation Method Using Gaussian Mixture Model Considering Fluctuation of PV Output

著者名: 市原 美樹(早稲田大学),岩本 伸一(早稲田大学)

著者名(英語): Miki Ichihara(Waseda University),Shinichi Iwamoto(Waseda University)

キーワード: 電力系統|再生可能エネルギー|太陽光発電|状態推定|混合ガウス分布|Power System|Renewable Energy|Photovoltaic Power Generation|State Estimation|Gaussian Mixture Model

要約(日本語): 近年、太陽光発電（PV）などの再生可能エネルギーの導入が急速に進んでいる。PVなどの出力は天候に依存するため、数分間という短い時間においても急峻変動をすることがある。本稿では、PV出力の急峻変動を考慮した確率的状態推定手法を提案する。測定値を混合ガウス分布として表し、最小二乗法による状態推定を行う。それぞれのガウス分布の共分散行列を用いて理論的に計算することにより、オンラインで計算可能な手法とする。

要約(英語): These days, renewable energies such as photovoltaic power generation have been introduced rapidly. This study proposes a probabilistic state estimation method considering fluctuation of PV output. Measurements are represented as Gaussian mixture model, and state estimation with weighted least square is calculated. The proposed method is capable of being calculated online using covariance matrix of each Gaussian component.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,926 Kバイト