確率予測を用いた地区規模の合成電力負荷時間系列の生成

さまざまなヨーロッパの指令のおかげで、個人は再生可能エネルギーコミュニティ内で電力を共有し取引する権利が与えられ、地域エネルギーシステムの運用効率が向上しています。エネルギー市場のデジタル変革により、クラウドコンピューティング、モノのインターネット、人工知能を使用して分散型エネルギー資源の統合が可能になります。データ駆動型ソリューションに基づく新しいビジネスモデルの実現可能性を評価するためには、この集約レベルでさまざまな電力消費の時間系列が必要です。現在、これらはまだ十分な質と量で利用できず、データプライバシーの理由からも、合成時間系列はスマートグリッドエネルギーシステムの戦略的計画において不可欠です。多様なシナリオのシミュレーションを可能にすることで、新しい技術の統合や効果的な需要応答戦略の開発を促進します。さらに、それはエネルギーを効率的に管理し、電力網の安定性を確保するために不可欠な新しい負荷予測手法を評価するための貴重なデータを提供します。したがって、この研究は、データ拡張のためのインテリジェントなサンプリング技術と確率的予測モデルを適用して電力消費の時間系列を合成する方法論を提案します。この新しいアプローチは、電力消費の時間系列の確率的な性質を模倣し、季節的および短期的な変動や確率性に関して再生可能エネルギーコミュニティの現実的なものを合成します。実際の時間系列と合成時間系列の間で日次系列の自己相関、値の分布、および主成分を比較した結果、特徴は元のデータとほぼ同一であり、効率的なスマートグリッドシステムの設計や研究に使用可能です。