Analyzing the Performance of Direct and Indirect Net Load Forecasting Strategies Under Varying Penetration Levels of PV and Wind Power
Notice bibliographique
Résumé
The increasing share of wind and photovoltaic (PV) power in modern power systems requires accurate net load (NL) forecasts for keeping a stable and economic power system operation. Researchers have been focusing on which net load forecasting (NLF) method can give the best possible accuracy and on whether it can be achieved through the direct or the indirect net load forecasting strategy (NLFS). The studies depended on datasets taken from particular power systems having a specific renewables penetration level (PL). In other words, the obtained accuracy levels were not validated on non-identical power systems and dissimilar renewables’ PLs. This research takes a different route by examining the dependency of the net load forecasting accuracy (NLFA) on wind and PV power PLs, the power system nature and the NLFS. Thus, we employed datasets from two different power systems: New England (NE) and Spain and forecasted the NL over four seasons of the year using both the direct and the indirect NLFSs. Besides the actual data, we assumed additional scenarios representing potential increase in either wind power, PV power or both and forecasted the NL in all of the cases and then compared the results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».