論文の概要: Distributionally Robust Optimal Power Flow with Contextual Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.07896v1
• Date: Thu, 16 Sep 2021 11:54:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-17 16:30:58.256886
• Title: Distributionally Robust Optimal Power Flow with Contextual Information
• Title（参考訳）: 文脈情報を用いた分布的ロバスト最適潮流
• Authors: Adri\'an Esteban-P\'erez and Juan M. Morales
• Abstract要約: 我々は、最適潮流問題(OPF)の分布的に頑健な確率制約付き定式化を開発する。 我々は、確率トリミングとディスパッチソリューションが保護される最適輸送に基づくあいまいさセットを利用する。 本稿では,風力出力の点予測とそれに伴う予測誤差とのよく知られた統計的依存を考慮した電力系統の利点について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we develop a distributionally robust chance-constrained formulation of the Optimal Power Flow problem (OPF) whereby the system operator can leverage contextual information. For this purpose, we exploit an ambiguity set based on probability trimmings and optimal transport through which the dispatch solution is protected against the incomplete knowledge of the relationship between the OPF uncertainties and the context that is conveyed by a sample of their joint probability distribution. We provide an exact reformulation of the proposed distributionally robust chance-constrained OPF problem under the popular conditional-value-at-risk approximation. By way of numerical experiments run on a modified IEEE-118 bus network with wind uncertainty, we show how the power system can substantially benefit from taking into account the well-known statistical dependence between the point forecast of wind power outputs and its associated prediction error. Furthermore, the experiments conducted also reveal that the distributional robustness conferred on the OPF solution by our probability-trimmings-based approach is superior to that bestowed by alternative approaches in terms of expected cost and system reliability.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 最適潮流問題 (OPF) の分布性に頑健な確率制約付き定式化を開発し, システムオペレーターは文脈情報を利用することができる。 本研究は,OPFの不確かさと,それらの連立確率分布のサンプルによって伝達される文脈の関係に関する不完全な知識に対して,ディスパッチソリューションが保護される確率トリミングと最適輸送に基づくあいまいさを利用する。 提案する分布的ロバストな確率制約付きopf問題の、一般的な条件付き値-リスク近似の下での正確な再構成を提案する。 風向不確実性を有する改良型ieee-118バスネットワーク上での数値実験により,風力出力の点予測とそれに伴う予測誤差との統計的依存性を考慮に入れることで,電力系統が実質的に有益であることを示す。 さらに, 提案手法によりOPF法に与えられる分布ロバスト性は, 予測コストとシステム信頼性の観点から, 代替手法よりも優れていることを示した。

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