Optimization-Based Method for Aggregate Wind and Solar Capacity Estimation and Feeder Power Prediction
Notice bibliographique
Résumé
In 2050, clean deep electrification will require the connection of innumerable distributed energy resources (DERs) to power distribution utilities. The current utility practice of requiring complete DER information for operational applications, such as short-term feeder power prediction (FPP), will not be feasible in the future considering innumerable DERs. Unlike existing studies on DER hosting capacity estimation—which focus on determining the maximum DER capacity a system can integrate without grid reinforcements—this study addresses the future challenge of estimating the aggregate capacity (EAC) of connected DERs. Additionally, it aims to forecast the feeder power at the medium-voltage (MV) level. The proposed approach integrates advanced optimization techniques with deep neural network (DNN) models. An optimization method is introduced, where the first stage involves training basic solar and wind DNN models. In the next stages, EAC values for DERs are determined, and a load model is developed. Once the models for DERs and loads are trained and their aggregate capacities are determined, the framework enables real-time short-term FPP by utilizing weather and chronological data as inputs. The proposed model is tested on real utility data, demonstrating an average accuracy of 97.45% for EAC and 97.29% for FPP. A comparison with a direct FPP shows the superiority of the proposed sequential approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».