論文の概要: Optimal placement of wind farms via quantile constraint learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.01093v1
• Date: Wed, 01 Oct 2025 16:38:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-03 16:59:20.670031
• Title: Optimal placement of wind farms via quantile constraint learning
• Title（参考訳）: 定量的制約学習による風力発電所の最適配置
• Authors: Wenxiu Feng, Antonio Alcántara, Carlos Ruiz,
• Abstract要約: 風力発電所は、特定の地域内の複数の風力発電所のサイズと場所を配置する。 確率論的ニューラルネットワークを代理として使用し、風速の相関を考慮に入れます。 電気生産の条件量子化は、第2段階における配置決定とみなされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.352699766206808
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Wind farm placement arranges the size and the location of multiple wind farms within a given region. The power output is highly related to the wind speed on spatial and temporal levels, which can be modeled by advanced data-driven approaches. To this end, we use a probabilistic neural network as a surrogate that accounts for the spatiotemporal correlations of wind speed. This neural network uses ReLU activation functions so that it can be reformulated as mixed-integer linear set of constraints (constraint learning). We embed these constraints into the placement decision problem, formulated as a two-stage stochastic optimization problem. Specifically, conditional quantiles of the total electricity production are regarded as recursive decisions in the second stage. We use real high-resolution regional data from a northern region in Spain. We validate that the constraint learning approach outperforms the classical bilinear interpolation method. Numerical experiments are implemented on risk-averse investors. The results indicate that risk-averse investors concentrate on dominant sites with strong wind, while exhibiting spatial diversification and sensitive capacity spread in non-dominant sites. Furthermore, we show that if we introduce transmission line costs in the problem, risk-averse investors favor locations closer to the substations. On the contrary, risk-neutral investors are willing to move to further locations to achieve higher expected profits. Our results conclude that the proposed novel approach is able to tackle a portfolio of regional wind farm placements and further provide guidance for risk-averse investors.
• Abstract（参考訳）: ウィンドファーム配置は、特定の地域内の複数のウィンドファームのサイズと位置を配置する。 出力は、高度データ駆動のアプローチでモデル化できる空間的および時間的レベルの風速に強く関係している。 この目的のために、風速の時空間相関を考慮に入れた確率論的ニューラルネットワークをサロゲートとして使用する。 このニューラルネットワークは、ReLUアクティベーション関数を使用して、混合整数線形制約セット(制約学習)として再構成することができる。 この制約を2段階確率最適化問題として定式化した配置決定問題に組み込む。 具体的には、総発電の条件量子化を第2段階で再帰的な決定とみなす。 スペインの北部地域の高解像度な地域データを使っています。 制約学習手法が古典的双線形補間法より優れていることを検証する。 リスク・アバース投資家に対する数値実験が実施されている。 その結果, リスク・アバース投資家は強い風の強い支配地に集中する一方で, 非支配地において空間的多様化とセンシティブなキャパシティが広がり, リスク・アバース投資家は強い風力を持つ支配地に集中していることがわかった。 さらに、この問題に送電線コストを導入すると、リスク回避投資家は変電所に近い場所を好む。 それとは対照的に、リスク中立の投資家は、期待される利益を達成するために、さらなる場所に移転する意思を持っている。 提案手法は, 地域風力発電施設のポートフォリオに取り組み, さらにリスク回避投資家へのガイダンスを提供することができると結論付けた。

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