論文の概要: Risk-Aware Control and Optimization for High-Renewable Power Grids

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.00950v1
• Date: Sat, 2 Apr 2022 22:58:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-06 11:25:31.985675
• Title: Risk-Aware Control and Optimization for High-Renewable Power Grids
• Title（参考訳）: 高再生力グリッドのリスク意識制御と最適化
• Authors: Neil Barry, Minas Chatzos, Wenbo Chen, Dahye Han, Chaofan Huang, Roshan Joseph, Michael Klamkin, Seonho Park, Mathieu Tanneau, Pascal Van Hentenryck, Shangkun Wang, Hanyu Zhang and Haoruo Zhao
• Abstract要約: RAMCプロジェクトは、この決定論的設定からリスク認識フレームワークに移行する方法について調査している。 本稿では、RAMCがリスク対応市場クリアリングにどのようにアプローチするかをレビューし、不確実性定量化、最適化、機械学習におけるイノベーションの一部を提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.352041887858322
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The transition of the electrical power grid from fossil fuels to renewable sources of energy raises fundamental challenges to the market-clearing algorithms that drive its operations. Indeed, the increased stochasticity in load and the volatility of renewable energy sources have led to significant increases in prediction errors, affecting the reliability and efficiency of existing deterministic optimization models. The RAMC project was initiated to investigate how to move from this deterministic setting into a risk-aware framework where uncertainty is quantified explicitly and incorporated in the market-clearing optimizations. Risk-aware market-clearing raises challenges on its own, primarily from a computational standpoint. This paper reviews how RAMC approaches risk-aware market clearing and presents some of its innovations in uncertainty quantification, optimization, and machine learning. Experimental results on real networks are presented.
• Abstract（参考訳）: 化石燃料から再生可能エネルギー源への電力網の移行は、その運用を推進する市場開拓アルゴリズムに根本的な課題をもたらす。 実際、負荷の確率性の増加と再生可能エネルギー源のボラティリティは予測誤差を著しく増加させ、既存の決定論的最適化モデルの信頼性と効率に影響を与える。 RAMCプロジェクトは、この決定論的設定から、不確実性を明示的に定量化し、市場浄化最適化に組み込むリスク認識フレームワークに移行する方法について、調査を開始した。 リスクを意識した市場浄化は、主に計算の観点から、独自の課題を提起する。 本稿では,ramcがリスク対応市場のクリアリングにどのようにアプローチするかをレビューし,不確実性定量化,最適化,機械学習におけるそのイノベーションをいくつか提示する。 実ネットワーク上での実験結果を示す。

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