Core Concepts
본 연구는 풍력 발전 예측 모델을 통해 전력 시스템 운영 비용을 최소화하는 접근법을 제안한다. 기존의 통계적 품질 지향적 예측 방법과 달리, 제안하는 접근법은 운영 비용 최소화를 목표로 하여 예측 모델 매개변수를 추정한다.
Abstract
본 연구는 풍력 발전 예측을 통해 전력 시스템 운영 비용을 최소화하는 접근법을 제안한다.
기존의 통계적 품질 지향적 예측 방법은 예측의 통계적 정확도를 높이는 것을 목표로 하지만, 이것이 반드시 운영 비용 최소화로 이어지지는 않는다.
제안하는 접근법은 운영 비용 최소화를 목표로 하여 예측 모델 매개변수를 추정한다. 이를 위해 상위 문제에서는 운영 비용을 최소화하고, 하위 문제에서는 주어진 예측을 바탕으로 운영 문제를 해결한다.
상위 문제의 목적함수는 하위 문제의 최적 쌍대 해를 활용하여 선형화할 수 있으며, 이를 통해 다양한 회귀 모델을 예측 모델로 활용할 수 있다.
제안하는 접근법은 기존의 두 단계 확률 계획법보다 계산 효율성이 높으면서도 운영 비용 측면에서 우수한 성능을 보인다.
Stats
풍력 발전 예측 오차의 제곱근 평균 오차(RMSE)는 기존 통계적 품질 지향 예측 방법보다 낮다.
제안하는 접근법의 평균 운영 비용은 기존 통계적 품질 지향 예측 방법보다 9.5% 낮다.
Quotes
"기존의 통계적 품질 지향적 예측 방법은 예측의 통계적 정확도를 높이는 것을 목표로 하지만, 이것이 반드시 운영 비용 최소화로 이어지지는 않는다."
"제안하는 접근법은 운영 비용 최소화를 목표로 하여 예측 모델 매개변수를 추정한다."