論文の概要: PV Fleet Modeling via Smooth Periodic Gaussian Copula
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00004v1
- Date: Mon, 5 Jun 2023 23:23:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-09 14:01:47.612519
- Title: PV Fleet Modeling via Smooth Periodic Gaussian Copula
- Title（参考訳）: Smooth periodic Gaussian CopulaによるPVフリートモデリング
- Authors: Mehmet G. Ogut, Bennet Meyers, Stephen P. Boyd
- Abstract要約: 本稿では,太陽光発電(PV)システムから発電を共同でモデル化する手法を提案する。
本稿では,ベクトル時系列データを独立かつ同一に分散した標準標準変数にマップする関数を探索するホワイトボックス法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.844608371271439
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present a method for jointly modeling power generation from a fleet of
photovoltaic (PV) systems. We propose a white-box method that finds a function
that invertibly maps vector time-series data to independent and identically
distributed standard normal variables. The proposed method, based on a novel
approach for fitting a smooth, periodic copula transform to data, captures many
aspects of the data such as diurnal variation in the distribution of power
output, dependencies among different PV systems, and dependencies across time.
It consists of interpretable steps and is scalable to many systems. The
resulting joint probability model of PV fleet output across systems and time
can be used to generate synthetic data, impute missing data, perform anomaly
detection, and make forecasts. In this paper, we explain the method and
demonstrate these applications.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,太陽光発電(PV)システムから発電を共同でモデル化する手法を提案する。
ベクトル時系列データを独立かつ同一分布の標準正規変数に可逆的にマッピングする関数を求めるホワイトボックス法を提案する。
提案手法は,データに滑らかで周期的なコプラ変換をフィッティングする新しい手法に基づいて,電力出力分布の日内変動,異なるpvシステム間の依存性,時間間の依存関係など,データの多くの側面をキャプチャする。
解釈可能なステップで構成され、多くのシステムにスケーラブルである。
システムと時間にまたがって出力されるPV艦隊の合同確率モデルは、合成データを生成し、欠落したデータをインプットし、異常検出を行い、予測することができる。
本稿では,本手法を説明し,その応用例を示す。
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