論文の概要: Generating Long-term Continuous Multi-type Generation Profiles using
Generative Adversarial Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.13344v2
- Date: Wed, 24 Feb 2021 14:18:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-26 07:14:14.997549
- Title: Generating Long-term Continuous Multi-type Generation Profiles using
Generative Adversarial Network
- Title(参考訳): 生成逆数ネットワークを用いた長期連続多型生成プロファイルの生成
- Authors: Ming Dong, Kaigui Xie, Wenyuan Li
- Abstract要約: 新しい技術の採用により、電力系統のダイナミクスが大幅に向上した。
従来の長期計画研究はシステムのダイナミクスを反映できず、システム信頼性の欠陥を正確に予測できないことが多い。
本稿では,GAN(Generative Adversarial Networks)を用いたマルチジェネレーションタイプのプロファイル生成手法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.234117485816439
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Today, the adoption of new technologies has increased power system dynamics
significantly. Traditional long-term planning studies that most utility
companies perform based on discrete power levels such as peak or average values
cannot reflect system dynamics and often fail to accurately predict system
reliability deficiencies. As a result, long-term future continuous profiles
such as the 8760 hourly profiles are required to enable time-series based
long-term planning studies. However, unlike short-term profiles used for
operation studies, generating long-term continuous profiles that can reflect
both historical time-varying characteristics and future expected power
magnitude is very challenging. Current methods such as average profiling have
major drawbacks. To solve this challenge, this paper proposes a completely
novel approach to generate such profiles for multiple generation types using
Generative Adversarial Networks (GAN). A multi-level profile synthesis process
is proposed to capture time-varying characteristics at different time levels.
Both Single-type GAN and a modified Conditional GAN systems are developed.
Unique profile evaluation metrics are proposed. The proposed approach was
evaluated based on a public dataset and demonstrated great performance and
application value for generating long-term continuous multi-type generation
profiles.
- Abstract(参考訳): 今日、新しい技術の採用により、電力系統のダイナミクスが大幅に向上している。
ほとんどのユーティリティ企業が、ピークや平均値などの離散的なパワーレベルに基づいて実行する従来の長期計画研究は、システムのダイナミクスを反映することができず、しばしばシステムの信頼性の欠陥を正確に予測できない。
その結果、時系列に基づく長期計画研究を実現するためには、8760時間プロファイルなどの長期的連続プロファイルが必要である。
しかし、操作研究に使用される短期プロファイルとは異なり、歴史的時間変化特性と将来の期待するパワーマグニチュードの両方を反映できる長期連続プロファイルの生成は非常に困難である。
平均プロファイルのような現在の手法には大きな欠点がある。
本稿では,この課題を解決するために,gan (generative adversarial networks) を用いた複数世代のプロファイル生成手法を提案する。
異なる時間レベルの時間変化特性を捉えるために,多段階プロファイル合成法を提案する。
単一型 GAN と修正型 Conditional GAN システムの両方が開発されている。
ユニークなプロファイル評価指標が提案されている。
提案手法は, 公開データセットに基づいて評価し, 長期連続マルチタイプ生成プロファイルを生成するための優れた性能とアプリケーション価値を示した。
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