SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

onr:"swepub:oai:DiVA.org:kth-322798"
 

Sökning: onr:"swepub:oai:DiVA.org:kth-322798" > Scenario Generation...

  • Liao, WenlongAalborg Univ, AAU Energy, Aalborg, Denmark. (författare)

Scenario Generations for Renewable Energy Sources and Loads Based on Implicit Maximum Likelihood Estimations

  • Artikel/kapitelEngelska2022

Förlag, utgivningsår, omfång ...

  • Journal of Modern Power Systems and Clean Energy,2022
  • printrdacarrier

Nummerbeteckningar

  • LIBRIS-ID:oai:DiVA.org:kth-322798
  • https://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-322798URI
  • https://doi.org/10.35833/MPCE.2022.000108DOI

Kompletterande språkuppgifter

  • Språk:engelska
  • Sammanfattning på:engelska

Ingår i deldatabas

Klassifikation

  • Ämneskategori:ref swepub-contenttype
  • Ämneskategori:art swepub-publicationtype

Anmärkningar

  • QC 20230314
  • Scenario generations for renewable energy sources and loads play an important role in the stable operation and risk assessment of integrated energy systems. This paper proposes a deep generative network based method to model time-series curves, e.g., power generation curves and load curves, of renewable energy sources and loads based on implicit maximum likelihood estimations (IMLEs), which can generate realistic scenarios with similar patterns as real ones. After training the model, any number of new scenarios can be obtained by simply inputting Gaussian noises into the data generator of IMLEs. The proposed approach does not require any model assumptions or prior knowledge of the form in the likelihood function being made during the training process, which leads to stronger applicability than explicit density model based methods. The extensive experiments show that the IMLEs accurately capture the complex shapes, frequency-domain characteristics, probability distributions, and correlations of renewable energy sources and loads. Moreover, the proposed approach can be easily generalized to scenario generation tasks of various renewable energy sources and loads by fine-tuning parameters and structures.

Ämnesord och genrebeteckningar

Biuppslag (personer, institutioner, konferenser, titlar ...)

  • Bak-Jensen, BirgitteAalborg Univ, AAU Energy, Aalborg, Denmark. (författare)
  • Pillai, Jayakrishnan RadhakrishnaAalborg Univ, AAU Energy, Aalborg, Denmark. (författare)
  • Yang, ZheAalborg Univ, AAU Energy, Aalborg, Denmark. (författare)
  • Wang, YusenKTH,Teknisk informationsvetenskap(Swepub:kth)u1b025u3 (författare)
  • Liu, KuangpuAalborg Univ, AAU Energy, Aalborg, Denmark. (författare)
  • Aalborg Univ, AAU Energy, Aalborg, Denmark.Teknisk informationsvetenskap (creator_code:org_t)

Sammanhörande titlar

  • Ingår i:Journal of Modern Power Systems and Clean Energy: Journal of Modern Power Systems and Clean Energy10:6, s. 1563-15752196-56252196-5420

Internetlänk

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy