智能电网中太阳能状态的合成生成：一种多段马尔可夫链方法
摘要：光伏源在智能电网中的应用因其生态效益、可扩展性和利用性较高的地方发电和供电而变得非常流行。光伏电池还可以潜在地避免与远距离电网分布通常相关的能量损耗。然而，太阳能电池板的增加导致了对太阳能模型的需求，这些模型能够产生具有小误差边界的逼真合成数据。这种模型可以用于设计合适尺寸的储能装置或确定光伏电动汽车(EV)充电站的最大充电率等。本文提出了一种使用马尔可夫链方法的太阳能发电随机模型。首先基于真实数据表明，太阳能状态是相互依赖的，因此适合使用马尔可夫模型进行建模。然后证明了在不同时间段内的状态转换概率是异质的。提出了一种模型，通过在一天的不同时间段对马尔可夫链进行分段，捕捉了太阳辐照度的时间间隔依赖关系。在研究的模型中，为不同的时间段构建了不同的状态转移矩阵，然后该算法使用这些矩阵为不同时刻生成太阳能状态。提供了数值实例以展示所提出的合成生成器的有效性。
作者：Wayes Tushar, Shisheng Huang, Chau Yuen, Jian (Andrew) Zhang and David B. Smith
论文ID：1407.4879
分类：Performance
分类简称：cs.PF
提交时间：2014-07-21