| *商品について |
|
表紙はついていません（本文のみ中綴じ製本です）。
号単位でも購入できます。
すべてモノクロ印刷です。
Extended Summaryはついていません。
|
 |
| ・会員価格 ¥550 |
| ・一般価格 ¥770 |
|
|
| こちらはBookPark「電気学会 電子図書館（IEEJ Electronic Library）」による文献紹介ページです。 |
|
 |
 |
電気学会会員の方はこちらから一旦ログインのうえ、マイページからお入りください。
会員価格で購入することができます。
|
|
| 非会員の方はログインの必要はありません。このまま お進みください。 |
|
|
| ■論文No. |
|
| ■ページ数 |
13ページ |
■発行日
|
2019/03/01 |
| ■タイトル |
所要蓄電池容量の最適設計のためのベータ分布に基づく風力発電予測誤差時系列モデル |
| ■タイトル(英語) |
Time Series Model of Wind Power Forecasting Error by using Beta Distribution for Optimal Sizing of Battery Storage |
| ■著者名 |
兌 瀟偉（清華大学中国北京市海淀区清華大学），伊藤 雅一（早稲田大学），藤本 悠（早稲田大学），林 泰弘（早稲田大学），朱 桂萍（清華大学中国北京市海淀区清華大学），姚 良忠（中国電力科学研究院中国北京市海淀区中国電力科学研究院） |
| ■著者名(英語) |
Xiaowei Dui (Tsinghua University), Masakazu Ito (Waseda University), Yu Fujimoto (Waseda University), Yasuhiro Hayashi (Waseda University), Guiping Zhu (Tsinghua University), Liangzhong Yao (China Electric Power Research Institute) |
| ■価格 |
会員 ¥550 一般 ¥770 |
| ■書籍種類 |
論文誌(論文単位) |
| ■グループ名 |
【B】電力・エネルギー部門 |
| ■本誌 |
電気学会論文誌B（電力・エネルギー部門誌） Vol.139 No.3 （2019）
|
| ■本誌掲載ページ |
212-224ページ |
| ■原稿種別 |
論文／日本語 |
| ■電子版へのリンク |
https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejpes/139/3/139_212/_article/-char/ja/
|
| ■キーワード |
風力発電，予測誤差，ベータ分布，時系列，蓄電池 wind power，forecast error，beta distribution，time series，battery storage |
| ■要約(日本語) |
|
| ■要約(英語) |
With the increase of wind power penetration in power system, the uncertainty caused by wind farm forecast error is enlarged which results in deterioration of wind power curtailment. In order to optimize the capacity of battery storage for mitigating forecast error, firstly it is necessary to improve the accuracy of forecast error model. This paper proposed a modeling method of forecast error time series in usage of beta distribution. Varying with forecast output, parameters of the beta distribution are estimated by maximum likelihood estimation. Autocorrelated forecast error obeying beta distribution is generated by correlated Monto-Carlo simulation. Based on the forecast error model, an optimization method is proposed to determine the optimum size of battery storage for mitigating forecast error. Through maximizing the total profit composed of electricity sales revenue, penalty and battery cost, the optimum size of battery storage is calculated. The results show that the forecast error model proposed in this paper is able to simulate both probability density function and autocorrelation correctly, which is beneficial to improving the accuracy and economy of battery storage sizing. |
| ■版 型 |
A4 |
|
|
|
