論文の概要: Data-Driven Time Series Reconstruction for Modern Power Systems Research
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.13772v1
- Date: Tue, 26 Oct 2021 15:26:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-27 16:29:08.047740
- Title: Data-Driven Time Series Reconstruction for Modern Power Systems Research
- Title（参考訳）: 近代電力システム研究のためのデータ駆動時系列再構成
- Authors: Minas Chatzos, Mathieu Tanneau, Pascal Van Hentenryck
- Abstract要約: 本稿では,送信システムオペレータが公開するグリッドスナップショットと履歴データを用いて,高忠実度時系列を再構築するためのデータ駆動型フレームワークを提案する。
これにより、合成されるが、非常に現実的な時系列データを5分間の粒度で複数年にわたって、個々の成分レベルで生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.447394702830408
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A critical aspect of power systems research is the availability of suitable
data, access to which is limited by privacy concerns and the sensitive nature
of energy infrastructure. This lack of data, in turn, hinders the development
of modern research avenues such as machine learning approaches or stochastic
formulations. To overcome this challenge, this paper proposes a systematic,
data-driven framework for reconstructing high-fidelity time series, using
publicly-available grid snapshots and historical data published by transmission
system operators. The proposed approach, from geo-spatial data and generation
capacity reconstruction, to time series disaggregation, is applied to the
French transmission grid. Thereby, synthetic but highly realistic time series
data, spanning multiple years with a 5-minute granularity, is generated at the
individual component level.
- Abstract（参考訳）: 電力システム研究の重要な側面は、プライバシーの懸念とエネルギーインフラの繊細な性質によって制限される適切なデータの利用である。
このデータの欠如は、機械学習アプローチや確率的定式化のような近代的な研究の進路を妨げている。
この課題を克服するために,送信システムオペレータが公開するグリッドスナップショットと履歴データを用いて,高忠実度時系列を再構築するための体系的データ駆動型フレームワークを提案する。
提案手法は, 地理空間データから生成容量再構成, 時系列分解に至るまで, フランスの伝送網に適用できる。
これにより、各成分レベルでは5分間の粒度で複数年にまたがる合成だが高度に現実的な時系列データを生成する。
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