This paper aims at exploring the im

This paper aims at exploring the impacts of high dimensional dependences of wind speed among wind
farms on probabilistic optimal power flow (POPF). Kernel density estimate method is employed to estimate
probability distribution of wind speed. A joint probability distribution function of wind speed
among wind farms is obtained by pair-copula method, which can use variational bivariate copula functions
to consider dependences of wind speed between two arbitrary wind farms and overcome the constraints
of high dimensional copula function, not taking the mutual dependences of wind speed into
account. Finally, the POPF calculation is operated by monte carlo simulation method under four cases
to consider high dimensional dependences of wind speed among wind farms. Simulation results show
that the impacts of dependences of wind speed on the POPF results exist and that cannot be ignored.
Based on the pair-copula method to construct high dimensional dependences, the average relative errors
of POPF results is smaller than that by other methods. Besides, the distribution curve of output variables
is also close to that obtained by using actual wind speed data. Under the case of high requirements for
calculation accuracy, it is a feasible scheme for using pair-copula method to construct dependences of
wind speed to calculate POPF.

2016 Elsevier Ltd. All rights reserved

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

กระดาษนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อสำรวจผลกระทบของการ dependences สูงมิติของความเร็วลมระหว่างลมฟาร์มบนกระแสพลังงานที่ดีที่สุดน่าจะ (POPF) ใช้เพื่อประเมินวิธีการประเมินความหนาแน่นของเคอร์เนลการกระจายความน่าเป็นของความเร็วลม ฟังก์ชันการกระจายความน่าเป็นร่วมของความเร็วลมจะได้รับ โดยวิธี copula คู่ ซึ่งสามารถใช้ฟังก์ชัน variational bivariate copula ระหว่างฟาร์มลมพิจารณา dependences ของความเร็วลมระหว่างฟาร์มลมโดยพลการทั้งสอง และเอาชนะข้อจำกัดของฟังก์ชัน copula มิติสูง ไม่ได้รับ dependences ซึ่งกันและกันของความเร็วลมในบัญชี ในที่สุด การคำนวณ POPF ดำเนินการ โดยวิธีจำลองมอนติคาร์โลกรณีต่ำกว่าสี่การพิจารณาความเร็วสูงขนาด dependences ของลมระหว่างฟาร์มลม แสดงผลการจำลองที่มีอยู่ผลกระทบของการ dependences ของความเร็วลมผล POPF และที่ไม่สามารถปฏิเสธตามวิธี copula คู่สร้างสูงมิติ dependences ข้อผิดพลาดสัมพัทธ์เฉลี่ยPOPF ผลมีขนาดเล็กกว่าที่โดยวิธีการอื่น ๆ นอกเหนือจาก เส้นโค้งการกระจายตัวแปรผลลัพธ์จะยังใกล้เคียงกับที่ได้รับ โดยใช้ข้อมูลความเร็วลมที่เกิดขึ้นจริง ภายใต้กรณีของความต้องการสูงสำหรับการคำนวณความถูกต้อง มันเป็นแบบที่เป็นไปได้สำหรับการใช้วิธี copula คู่สร้าง dependences ของความเร็วลมเพื่อคำนวณ POPFElsevier 2016 จำกัด สงวนลิขสิทธิ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

กระดาษนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อสำรวจผลกระทบของ dependences มิติสูงของความเร็วลมท่ามกลางลม
ฟาร์มกับกระแสพลังที่ดีที่สุดน่าจะเป็น (POPF) เคอร์เนลวิธีการประมาณการความหนาแน่นเป็นลูกจ้างในการประมาณการ
การกระจายของความเร็วลม ฟังก์ชั่นการกระจายความน่าจะเป็นร่วมกันของความเร็วลม
ในหมู่ฟาร์มลมจะได้รับโดยวิธีการคู่เชื่อมซึ่งสามารถใช้ฟังก์ชั่นสองตัวแปรเชื่อมแปรผัน
ที่จะต้องพิจารณา dependences ของความเร็วลมระหว่างสองฟาร์มลมโดยพลการและเอาชนะข้อ จำกัด
ของฟังก์ชั่นเชื่อมมิติสูงไม่สละ dependences ร่วมกันของความเร็วลมเข้ามาใน
บัญชี สุดท้ายการคำนวณ POPF ดำเนินการโดยวิธีการ Monte Carlo จำลองภายใต้สี่กรณี
ที่จะต้องพิจารณา dependences มิติสูงของความเร็วลมในหมู่ฟาร์มลม ผลการจำลองแสดงให้เห็น
ว่าผลกระทบของ dependences ของความเร็วลมกับผล POPF ที่อยู่และที่ไม่สามารถปฏิเสธ.
ขึ้นอยู่กับวิธีการคู่เชื่อมเพื่อสร้าง dependences มิติสูงความผิดพลาดเฉลี่ย
ของผล POPF มีขนาดเล็กกว่าว่าด้วยวิธีการอื่น ๆ นอกจากนี้เส้นโค้งการกระจายของตัวแปรการส่งออก
นอกจากนี้ยังอยู่ใกล้กับที่ได้รับจากการใช้ข้อมูลความเร็วลมที่เกิดขึ้นจริง ภายใต้กรณีของความต้องการสูงสำหรับ
ความถูกต้องในการคำนวณก็เป็นโครงการที่เป็นไปได้สำหรับการใช้วิธีการเชื่อมคู่เพื่อสร้าง dependences ของ
ความเร็วลมในการคำนวณ POPF.
? 2016 เอลส์ จำกัด สงวนลิขสิทธิ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อสำรวจผลกระทบของ dependences สูงขนาดของความเร็วลมของลมฟาร์มในการไหลของพลังงานที่เหมาะสม ( popf ) วิธีการประเมินความหนาแน่นของเคอร์เนลที่ใช้ประมาณการแจกแจงความน่าจะเป็นของความเร็วลม ฟังก์ชันการแจกแจงความน่าจะเป็นร่วมของความเร็วลมของฟาร์มลมได้รับโดยวิธี Copula คู่ซึ่งสามารถใช้ฟังก์ชันการแจกแจงคอพพูลาแบบสองตัวแปรเพื่อพิจารณา dependences ของความเร็วลมระหว่างสองฟาร์มลมโดยพลการ และเอาชนะข้อจำกัดต่างๆฟังก์ชันการแจกแจงคอพพูลาแบบสูง ไม่ใช้ความเร็วลมใน dependences ร่วมกันของบัญชี ในที่สุด popf การคำนวณที่ดําเนินการโดยวิธีมอนติ คาร์โล ภายใต้ 4 รายเพื่อพิจารณา dependences สูงขนาดของความเร็วลมของลม ผลการจำลองการทำงานแสดงที่ผลกระทบของ dependences ความเร็วลมใน popf ผลมีอยู่ และที่ไม่สามารถละเลยตามคู่แบบวิธีการสร้างสูงขนาด dependences , ความคลาดเคลื่อนสัมพัทธ์เฉลี่ยผล popf มีขนาดเล็กกว่าที่ได้โดยวิธีการอื่น ๆ นอกจากนี้ การกระจายตัวของตัวแปรออกโค้งอยู่ใกล้ที่ได้รับ โดยการใช้ข้อมูลความเร็วลมที่แท้จริง ภายใต้กรณีของความต้องการสูงสำหรับความถูกต้องของการคำนวณ มันเป็นโครงการที่เป็นไปได้สำหรับการใช้วิธีแบบคู่เพื่อสร้าง dependences ของความเร็วลมในการคำนวณ popf .2016 บริษัท จำกัด