論文の概要: Weather-based forecasting of energy generation, consumption and price
for electrical microgrids management
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.01034v1
- Date: Thu, 1 Jul 2021 09:02:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-05 12:40:39.237998
- Title: Weather-based forecasting of energy generation, consumption and price
for electrical microgrids management
- Title（参考訳）: 電気マイクログリッド管理のための発電・消費・価格の天気予報
- Authors: Jonathan Dumas
- Abstract要約: 炭素を含まない社会への移行は、エネルギー混合における再生可能エネルギーのシェアを必然的に増加させる。
本論文は, 発電システムにおける再生可能エネルギーの統合について, 予測・意思決定ツールについて検討するものである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The Intergovernmental Panel on Climate Change proposes different mitigation
strategies to achieve the net emissions reductions that would be required to
follow a pathway that limits global warming to 1.5{\deg}C with no or limited
overshoot. The transition towards a carbon-free society goes through an
inevitable increase of the share of renewable generation in the energy mix and
a drastic decrease in terms of the total consumption of fossil fuels.
Therefore, this thesis studies the integration of renewables in power systems
by investigating forecasting and decision-making tools. Indeed, in contrast to
conventional power plants, renewable energy is subject to uncertainty. Most of
the generation technologies based on renewable sources are non-dispatchable,
and their production is stochastic and hard to predict in advance. A high share
of renewables is a great challenge for power systems that have been designed
and sized for dispatchable units. In this context, probabilistic forecasts,
which aim at modeling the distribution of all possible future realizations,
have become an important tool to equip decision-makers, hopefully leading to
better decisions in energy applications. This thesis focus on two main research
questions: (1) How to produce reliable probabilistic forecasts of renewable
generation, consumption, and electricity prices? (2) How to make decisions with
uncertainty using probabilistic forecasts? The thesis perimeter is the energy
management of "small" systems such as microgrids at a residential scale on a
day-ahead basis. It is divided into two main parts to propose directions to
address both research questions (1) a forecasting part; (2) a planning and
control part.
- Abstract（参考訳）: 気候変動に関する政府間パネル(英語版)は、温暖化を1.5{\deg}Cに制限する経路に従うために必要な純排出削減を達成するための異なる緩和戦略を提案している。
炭素のない社会への転換は、エネルギーミックスにおける再生可能エネルギーのシェアの必然的に増加し、化石燃料の総消費量の大幅な減少に繋がる。
そこで本論文では,電力系統における再生可能エネルギーの統合について,予測・意思決定ツールの検討を通して検討する。
実際、従来の発電所とは対照的に、再生可能エネルギーは不確実性にさらされている。
再生可能資源に基づくほとんどの世代技術は分解不能であり、その生産は確率的かつ予測が困難である。
再生可能エネルギーのシェアが高いことは、ディスパッチ可能なユニット用に設計・サイズされた電力システムにとって大きな課題である。
この文脈では、将来のすべての実現可能性の分布をモデル化することを目的とした確率的予測は、意思決定者のための重要なツールとなり、エネルギー応用におけるより良い決定に繋がることを期待している。
本論文は, (1) 再生可能エネルギー, 消費, 電力価格の信頼性の高い予測をいかに作成するかという2つの研究課題に焦点を当てている。
2)確率予測を用いた不確実性のある意思決定方法
テーマ・ペリメータ(英: thesis perimeter)は、住宅規模でのマイクログリッドのような「小さな」システムのエネルギー管理である。
2つの主部に分かれて、(1)予測部、(2)計画・制御部、という2つの研究課題に対処するための指示を提示する。
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