Strategische Windkraftvorhersage zur Verbesserung der Stromnetzbetriebskosten

Konsep Inti

Die Kernaussage dieses Artikels ist, dass wertorientierte Prognosemodelle, die auf die Minimierung der Gesamtbetriebskosten des Stromnetzes ausgerichtet sind, bessere Ergebnisse liefern als qualitätsorientierte Prognosemodelle, die lediglich auf statistische Genauigkeit ausgerichtet sind.

Abstrak

Der Artikel befasst sich mit der Entwicklung eines wertorientierten Prognoseansatzes für erneuerbare Energien, insbesondere Windkraft, um die Betriebskosten eines Stromnetzes zu minimieren.
Zunächst wird das Konzept des zweistufigen deterministischen Stromnetzbetriebsmodells erläutert, bei dem im Voraus-Stadium eine Windkraftprognose verwendet wird, um den Einsatz der konventionellen Kraftwerke zu planen, während im Echtzeit-Stadium Ausgleichsmaßnahmen getroffen werden, um Abweichungen zwischen Prognose und Realität auszugleichen.
Der Kern des Beitrags ist die Entwicklung eines wertorientierten Prognosemodells, das im Trainingsprozess direkt auf die Minimierung der Gesamtbetriebskosten des Stromnetzes ausgerichtet ist. Dazu wird ein zweistufiges Optimierungsproblem formuliert, bei dem im oberen Level die Prognosemodellparameter optimiert werden, um die Gesamtbetriebskosten zu minimieren, während im unteren Level die Stromnetzbetriebsentscheidungen für Vor- und Echtzeit-Stadium getroffen werden.
Um dieses zweistufige Optimierungsproblem zu lösen, wird ein iterativer Lösungsansatz vorgeschlagen, der die lokale Linearität der oberen Zielfunktion in Bezug auf die Prognoseausgabe ausnutzt. Dadurch können fortschrittliche Regressionsmodelle als Prognosemodelle eingesetzt werden.
Die Fallstudie zeigt, dass der vorgeschlagene wertorientierte Prognoseansatz im Vergleich zu qualitätsorientierten Ansätzen zu deutlich niedrigeren Betriebskosten des Stromnetzes führt, bei gleichzeitig höherer Recheneffizienz als herkömmliche stochastische Optimierungsansätze.

Statistik

Die Betriebskosten des Stromnetzes können durch den wertorientierten Prognoseansatz um 9,5% gesenkt werden im Vergleich zum qualitätsorientierten Ansatz, der lediglich auf statistische Genauigkeit ausgerichtet ist.

Kutipan

"Accurate forecasting does not always benefit the operation. It can be observed that the forecast model trained under MSE achieves a lower RMSE score, which means the forecast shows more correspondence with the realization. Crafted to prioritize value, the proposed approach yields a significant 9.5% operation cost reduction, compared to Qua-E."

Wawasan Utama Disaring Dari

Toward Value-oriented Renewable Energy Forecasting

by Yufan Zhang,... pada arxiv.org 04-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2309.00803.pdf

Pertanyaan yang Lebih Dalam

Wie lässt sich der vorgeschlagene wertorientierte Prognoseansatz auf andere Arten von Energieträgern und Betriebsszenarien übertragen

Der vorgeschlagene wertorientierte Prognoseansatz kann auf verschiedene Arten von Energieträgern und Betriebsszenarien übertragen werden, indem er an die spezifischen Merkmale und Anforderungen angepasst wird. Zum Beispiel könnte der Ansatz auf Solarenergie angewendet werden, wobei die Prognosen für die Sonneneinstrahlung und die damit verbundene Energieerzeugung optimiert werden. Ebenso könnte er auf hybride Energiesysteme angewendet werden, die sowohl erneuerbare als auch konventionelle Energiequellen nutzen. Durch die Anpassung der Modellierung und der Verlustfunktionen könnte der Ansatz auf verschiedene Energieträger und Betriebsszenarien angewendet werden, um die Betriebskosten zu optimieren.

Welche zusätzlichen Informationen oder Modellierungen könnten in Zukunft in den wertorientierten Prognoseansatz integriert werden, um die Betriebskosten weiter zu senken

Um die Betriebskosten weiter zu senken, könnten zusätzliche Informationen oder Modellierungen in den wertorientierten Prognoseansatz integriert werden. Beispielsweise könnten Wetterdaten in Echtzeit verwendet werden, um die Prognosen zu verbessern und die Genauigkeit der Vorhersagen zu erhöhen. Darüber hinaus könnten fortgeschrittene Machine-Learning-Modelle wie Deep Learning eingesetzt werden, um komplexe Muster in den Daten zu erkennen und präzisere Prognosen zu generieren. Die Integration von Optimierungsalgorithmen zur dynamischen Anpassung der Prognosen in Echtzeit könnte ebenfalls dazu beitragen, die Betriebskosten weiter zu optimieren.

Wie könnte der wertorientierte Prognoseansatz erweitert werden, um nicht nur die Betriebskosten, sondern auch andere Ziele wie Emissionsreduktion oder Netzstabilität zu berücksichtigen

Um nicht nur die Betriebskosten, sondern auch andere Ziele wie Emissionsreduktion oder Netzstabilität zu berücksichtigen, könnte der wertorientierte Prognoseansatz erweitert werden, indem zusätzliche Zielfunktionen und Nebenbedingungen in das Modell integriert werden. Zum Beispiel könnten Umweltauflagen und Emissionsziele in die Prognosemodelle einbezogen werden, um sicherzustellen, dass die Energieerzeugung im Einklang mit den Umweltstandards erfolgt. Darüber hinaus könnten Netzstabilitätskriterien wie Spannungsschwankungen und Frequenzregelung in die Prognosemodelle integriert werden, um sicherzustellen, dass die Energieerzeugung das Netz nicht überlastet und die Netzstabilität gewährleistet ist. Durch die Berücksichtigung dieser zusätzlichen Ziele könnte der wertorientierte Prognoseansatz zu einer ganzheitlichen Optimierung des Energiebetriebs beitragen.