論文の概要: Dynamic Line Rating using Hyper-local Weather Predictions: A Machine Learning Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12319v1
• Date: Mon, 20 May 2024 18:29:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-22 15:07:24.263404
• Title: Dynamic Line Rating using Hyper-local Weather Predictions: A Machine Learning Approach
• Title（参考訳）: 超局所気象予測を用いた動的ラインレーティング:機械学習によるアプローチ
• Authors: Henri Manninen, Markus Lippus, Georg Rute,
• Abstract要約: 送電網における再生可能エネルギー統合には動的ラインレーティング(DLR)システムが不可欠である。 従来の方法では、すべてのポールやスパンにセンサーをインストールする非現実性のため、センサーデータに直面する課題に対処する。 本稿では,ハイパーローカル気象予報データとともに機械学習(ML)技術を活用する新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Dynamic Line Rating (DLR) systems are crucial for renewable energy integration in transmission networks. However, traditional methods relying on sensor data face challenges due to the impracticality of installing sensors on every pole or span. Additionally, sensor-based approaches may struggle predicting DLR in rapidly changing weather conditions. This paper proposes a novel approach, leveraging machine learning (ML) techniques alongside hyper-local weather forecast data. Unlike conventional methods, which solely rely on sensor data, this approach utilizes ML models trained to predict hyper-local weather parameters on a full network scale. Integrating topographical data enhances prediction accuracy by accounting for landscape features and obstacles around overhead lines. The paper introduces confidence intervals for DLR assessments to mitigate risks associated with uncertainties. A case study from Estonia demonstrates the practical implementation of the proposed methodology, highlighting its effectiveness in real-world scenarios. By addressing limitations of sensor-based approaches, this research contributes to the discourse of renewable energy integration in transmission systems, advancing efficiency and reliability in the power grid.
• Abstract（参考訳）: 送電網における再生可能エネルギー統合には動的ラインレーティング(DLR)システムが不可欠である。 しかし、従来の方法では、あらゆる極やスパンにセンサーをインストールする非現実性のために、センサーデータの課題に直面する。 さらに、センサベースのアプローチは、急速に変化する気象条件においてDLRを予測するのに苦労する可能性がある。 本稿では,ハイパーローカル気象予報データとともに機械学習(ML)技術を活用する新しい手法を提案する。 センサデータにのみ依存する従来の手法とは異なり、このアプローチでは、全ネットワークスケールでハイパーローカル気象パラメータを予測するためにトレーニングされたMLモデルを使用する。 地形データを統合することで、景観の特徴や頭上線周辺の障害物を考慮した予測精度が向上する。 本稿では,不確実性に関連するリスクを軽減するため,DLR評価のための信頼区間を提案する。 エストニアのケーススタディでは、提案手法の実践的な実装を実証し、実世界のシナリオにおけるその有効性を強調している。 本研究は,センサベースアプローチの限界に対処することにより,送電系統における再生可能エネルギー統合の談話,電力系統における効率と信頼性の向上に寄与する。

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