論文の概要: Detection of Critical Events in Renewable Energy Production Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17814v2
• Date: Thu, 1 Feb 2024 08:26:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-02 11:53:37.818098
• Title: Detection of Critical Events in Renewable Energy Production Time Series
• Title（参考訳）: 再生可能エネルギー生産時系列における臨界事象の検出
• Authors: Laurens P. Stoop, Erik Duijm, Ad J. Feelders, Machteld van den Broek
• Abstract要約: 我々は、極端再生可能エネルギー発生の期間を見つけるために、外れ値検出アルゴリズムを用いて検討する。 歴史的に分析したところ、気候変動によって引き起こされる可能性のある異常値の強度や変化や長さの傾向は見つからなかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The introduction of more renewable energy sources into the energy system increases the variability and weather dependence of electricity generation. Power system simulations are used to assess the adequacy and reliability of the electricity grid over decades, but often become computational intractable for such long simulation periods with high technical detail. To alleviate this computational burden, we investigate the use of outlier detection algorithms to find periods of extreme renewable energy generation which enables detailed modelling of the performance of power systems under these circumstances. Specifically, we apply the Maximum Divergent Intervals (MDI) algorithm to power generation time series that have been derived from ERA5 historical climate reanalysis covering the period from 1950 through 2019. By applying the MDI algorithm on these time series, we identified intervals of extreme low and high energy production. To determine the outlierness of an interval different divergence measures can be used. Where the cross-entropy measure results in shorter and strongly peaking outliers, the unbiased Kullback-Leibler divergence tends to detect longer and more persistent intervals. These intervals are regarded as potential risks for the electricity grid by domain experts, showcasing the capability of the MDI algorithm to detect critical events in these time series. For the historical period analysed, we found no trend in outlier intensity, or shift and lengthening of the outliers that could be attributed to climate change. By applying MDI on climate model output, power system modellers can investigate the adequacy and possible changes of risk for the current and future electricity grid under a wider range of scenarios.
• Abstract（参考訳）: エネルギーシステムへのより再生可能エネルギー源の導入により、発電の変動性と天候依存性が増大する。 電力系統シミュレーションは、何十年にもわたって電力網の精度と信頼性を評価するのに使われてきたが、高い技術的詳細を持つ長いシミュレーション期間において計算が困難になることが多い。 この計算負担を軽減するため,これらの状況下での電力系統の性能を詳細にモデル化できる極端再生可能エネルギー発生の期間を見つけるために,異常検出アルゴリズムを用いて検討する。 具体的には,1950年から2019年までの歴史気候再分析である era5 から派生した発電時系列に最大発散間隔 (mdi) アルゴリズムを適用する。 これらの時系列にMDIアルゴリズムを適用し, 極低エネルギー・高エネルギー生産間隔を同定した。 間隔の異なるばらつき対策の外れ度を判定する。 交差エントロピー測度がより短く、強くピークとなる場合、不偏のクルバック・リーバーの発散はより長く持続的な間隔を検出する傾向がある。 これらの間隔は、ドメインの専門家によって電力網の潜在的なリスクと見なされ、MDIアルゴリズムがこれらの時系列における臨界事象を検出する能力を示している。 分析された時代については,気候変動に起因する可能性のある異常値の変動や延長傾向は見られなかった。 気候モデル出力にMDIを適用することで、電力系統モデリング者は、より広い範囲のシナリオで、現在の電力網と将来の電力網の精度とリスクの変化を調査できる。

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