論文の概要: The day-ahead scenario generation method for new energy based on an improved conditional generative diffusion model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.07648v1
• Date: Thu, 06 Mar 2025 08:30:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-12 15:42:07.747993
• Title: The day-ahead scenario generation method for new energy based on an improved conditional generative diffusion model
• Title（参考訳）: 改良条件生成拡散モデルに基づく新エネルギーの日頭シナリオ生成法
• Authors: Changgang Wang, Wei Liu, Yu Cao, Dong Liang, Yang Li, Jingshan Mo,
• Abstract要約: 本稿では,改良された条件付き生成拡散モデルに基づく日頭新エネルギーシナリオ生成手法を提案する。 まず、拡散過程を通じて履歴データを純粋なノイズに変換し、続いて条件情報を用いて復調過程を導出する。 ノイズテーブルはコサイン形式に改善され、生成されたシナリオの品質が向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.741033749378184
• License:
• Abstract: In the context of the rising share of new energy generation, accurately generating new energy output scenarios is crucial for day-ahead power system scheduling. Deep learning-based scenario generation methods can address this need, but their black-box nature raises concerns about interpretability. To tackle this issue, this paper introduces a method for day-ahead new energy scenario generation based on an improved conditional generative diffusion model. This method is built on the theoretical framework of Markov chains and variational inference. It first transforms historical data into pure noise through a diffusion process, then uses conditional information to guide the denoising process, ultimately generating scenarios that satisfy the conditional distribution. Additionally, the noise table is improved to a cosine form, enhancing the quality of the generated scenarios. When applied to actual wind and solar output data, the results demonstrate that this method effectively generates new energy output scenarios with good adaptability.
• Abstract（参考訳）: 新しい発電のシェアが上昇する中では、日々の電力系統のスケジューリングには、正確に新しいエネルギー生産シナリオを生成することが不可欠である。 深層学習に基づくシナリオ生成手法はこのニーズに対処できるが、ブラックボックスの性質は解釈可能性に関する懸念を引き起こす。 この問題に対処するために, 改良された条件生成拡散モデルに基づく日頭新エネルギーシナリオ生成手法を提案する。 この方法はマルコフ連鎖の理論的枠組みと変分推論に基づいて構築される。 まず、拡散過程を通じて履歴データを純粋なノイズに変換し、その後、条件情報を使用してデノナイジング過程をガイドし、最終的に条件分布を満たすシナリオを生成する。 さらに、ノイズテーブルはコサイン形式に改善され、生成されたシナリオの品質が向上する。 実際の風と太陽の出力データに適用すると、この手法が適応性の良い新しいエネルギー出力シナリオを効果的に生成できることが示される。

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