論文の概要: Deep Generative Methods for Producing Forecast Trajectories in Power Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15137v1
• Date: Tue, 26 Sep 2023 14:43:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-28 18:18:31.937214
• Title: Deep Generative Methods for Producing Forecast Trajectories in Power Systems
• Title（参考訳）: 電力系統における予測軌道生成のための深部生成手法
• Authors: Nathan Weill, Jonathan Dumas
• Abstract要約: トランスポート・システム・オペレーター(TSO)は、将来の電力系統の機能をシミュレートするための分析を行う必要がある。 これらのシミュレーションは意思決定プロセスの入力として使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: With the expansion of renewables in the electricity mix, power grid variability will increase, hence a need to robustify the system to guarantee its security. Therefore, Transport System Operators (TSOs) must conduct analyses to simulate the future functioning of power systems. Then, these simulations are used as inputs in decision-making processes. In this context, we investigate using deep learning models to generate energy production and load forecast trajectories. To capture the spatiotemporal correlations in these multivariate time series, we adapt autoregressive networks and normalizing flows, demonstrating their effectiveness against the current copula-based statistical approach. We conduct extensive experiments on the French TSO RTE wind forecast data and compare the different models with \textit{ad hoc} evaluation metrics for time series generation.
• Abstract（参考訳）: 電力混合における再生可能エネルギーの拡大により、電力網の変動は増加し、その安全性を保証するためにシステムを堅牢化する必要がある。 そのため、トランスポート・システム・オペレーター(TSO)は、将来の電力系統の機能のシミュレーションを行う必要がある。 そして、これらのシミュレーションを意思決定プロセスの入力として利用する。 本研究では,ディープラーニングモデルを用いて,エネルギー生産と負荷予測の軌跡を生成する。 これらの多変量時系列における時空間相関を捉えるため、自己回帰的ネットワークと正規化フローを適用し、現在のコプラに基づく統計的アプローチに対する効果を示す。 フランスのtso rte風予報データについて広範な実験を行い,時系列生成のための評価指標である \textit{ad hoc} と比較した。

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