論文の概要: Nowcasting day-ahead marginal emissions using multi-headed CNNs and deep generative models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01524v1
• Date: Mon, 2 Oct 2023 18:14:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-04 19:27:56.132326
• Title: Nowcasting day-ahead marginal emissions using multi-headed CNNs and deep generative models
• Title（参考訳）: マルチヘッドcnnとディープジェネレーティブモデルを用いた日頭限界放射の現在キャスティング
• Authors: Dhruv Suri, Anela Arifi, Ines Azevedo
• Abstract要約: 現在のエネルギーシステムにおける日頭排出量の予測は広く研究されている。 フレキシブルな電力市場を特徴とするエネルギーシステムに移行するには、2つの層を持つほぼリアルタイムワークフローが必要です。 本稿では,複数の頭を持つ畳み込みニューラルネットワークを用いて,ある独立系演算子の日平均放射率の日平均予測を生成することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Nowcasting day-ahead marginal emissions factors is increasingly important for power systems with high flexibility and penetration of distributed energy resources. With a significant share of firm generation from natural gas and coal power plants, forecasting day-ahead emissions in the current energy system has been widely studied. In contrast, as we shift to an energy system characterized by flexible power markets, dispatchable sources, and competing low-cost generation such as large-scale battery or hydrogen storage, system operators will be able to choose from a mix of different generation as well as emission pathways. To fully develop the emissions implications of a given dispatch schedule, we need a near real-time workflow with two layers. The first layer is a market model that continuously solves a security-constrained economic dispatch model. The second layer determines the marginal emissions based on the output of the market model, which is the subject of this paper. We propose using multi-headed convolutional neural networks to generate day-ahead forecasts of marginal and average emissions for a given independent system operator.
• Abstract（参考訳）: 分散エネルギー資源の柔軟性と浸透性が高い電力システムにとって、日々の限界排出要因がますます重要になっている。 天然ガスや石炭発電所からのファームジェネレーションのかなりの割合で、現在のエネルギーシステムにおける日頭排出量の予測が広く研究されている。 対照的に、柔軟な電力市場、ディスパッチ可能な電源、大規模バッテリーや水素貯蔵などの低コストな発電を特徴とするエネルギーシステムに移行するにつれて、システムオペレーターは、異なる世代と排出経路の混合から選択することができる。 与えられたディスパッチスケジュールの排出影響を完全に発展させるためには、2つのレイヤを持つほぼリアルタイムのワークフローが必要です。 第1層は、セキュリティに制約のある経済ディスパッチモデルを継続的に解決する市場モデルである。 第2の層は、この論文の主題である市場モデルの出力に基づいて、限界排出を決定する。 本稿では,複数の頭を持つ畳み込みニューラルネットワークを用いて,ある独立系演算子の日平均放射の日平均予測を生成することを提案する。

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