論文の概要: Normalizing Flow-based Day-Ahead Wind Power Scenario Generation for Profitable and Reliable Delivery Commitments by Wind Farm Operators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.02242v1
• Date: Tue, 5 Apr 2022 14:27:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-06 16:35:16.815663
• Title: Normalizing Flow-based Day-Ahead Wind Power Scenario Generation for Profitable and Reliable Delivery Commitments by Wind Farm Operators
• Title（参考訳）: ウィンドファーム・オペレーターによる生産・信頼性評価のためのフローベースデイアヘッド風力発電の標準化
• Authors: Eike Cramer, Leonard Paeleke, Alexander Mitsos, Manuel Dahmen
• Abstract要約: 本稿では,予測情報を利用して,日頭スケジューリング問題における特定の利用シナリオを生成するシナリオ生成手法を提案する。 特に,日頭風速予測を用いて,そのシナリオを特定の日に合わせて調整する条件分布から,正規化フローを用いて風力発電シナリオを生成する。 本稿では,風力発電者の日頭入札問題に生成シナリオを適用し,そのシナリオが有益で信頼性の高い意思決定をもたらすかどうかに着目した統計的分析を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.997667081978825
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a specialized scenario generation method that utilizes forecast information to generate scenarios for the particular usage in day-ahead scheduling problems. In particular, we use normalizing flows to generate wind power generation scenarios by sampling from a conditional distribution that uses day-ahead wind speed forecasts to tailor the scenarios to the specific day. We apply the generated scenarios in a simple stochastic day-ahead bidding problem of a wind electricity producer and run a statistical analysis focusing on whether the scenarios yield profitable and reliable decisions. Compared to conditional scenarios generated from Gaussian copulas and Wasserstein-generative adversarial networks, the normalizing flow scenarios identify the daily trends more accurately and with a lower spread while maintaining a diverse variety. In the stochastic day-ahead bidding problem, the conditional scenarios from all methods lead to significantly more profitable and reliable results compared to an unconditional selection of historical scenarios. The obtained profits using the normalizing flow scenarios are consistently closest to the perfect foresight solution, in particular, for small sets of only five scenarios.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,日帰りスケジューリング問題における特定の利用シナリオを予測情報を用いて生成する専用シナリオ生成手法を提案する。 特に,日頭風速予測を用いて,そのシナリオを特定の日に合わせて調整する条件分布から,正規化フローを用いて風力発電シナリオを生成する。 我々は,風力発電業者の確率的日頭入札問題に生成シナリオを適用し,そのシナリオが有益で信頼性の高い意思決定をもたらすかどうかに焦点をあてた統計分析を行う。 ガウスコプラやワッサーシュタイン生成逆数ネットワークから生じる条件付きシナリオと比較して、正規化フローシナリオは、多様性を維持しながら日々の傾向をより正確に、より低い範囲で識別する。 確率的日頭入札問題では、すべての手法による条件付きシナリオは、歴史的シナリオの無条件選択に比べて、はるかに利益が高く信頼性の高い結果をもたらす。 正規化フローシナリオを用いた得られる利益は、特に5つのシナリオからなる小さなセットにおいて、完全なフォアテアソリューションに一貫して最も近い。

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