Circulation de Puissance Idéale sur le plan de la Distribution avec des Détails Contextuels
Les chercheurs Adrián Esteban-Pérez et Juan M. Morales développent une solution distributionnellement durable contrainte par le hasard du problème de flux de puissance optimal (OPF), où l’opérateur du système peut exploiter des données contextuelles. À cette fin, ils ont utilisé une collection d’ambiguïtés basée sur des ajustements de probabilité et un transport optimal. De cette façon, le service de répartition est protégé contre la compréhension incomplète de la relation entre le problème OPF et le contexte véhiculé par un échantillon de leur distribution de probabilité conjointe.
Ils offrent une reformulation exacte du problème d’OPF soumis à une contrainte aléatoire et robuste sur le plan de la distribution sous l’estimation commune de la valeur à risque conditionnelle. À l’aide d’expériences numériques exécutées sur un réseau de bus IEEE-118 personnalisé avec une imprévisibilité du vent, ils démontrent comment le système électrique peut considérablement bénéficier de la prise en compte de la dépendance statistique bien connue entre la prévision ponctuelle des résultats de l’énergie éolienne et son erreur de prédiction liée.
De plus, les expérimentations menées montrent également que la robustesse distributionnelle donnée à la solution OPF par notre stratégie basée sur les probabilités-trimmings est supérieure à celle conférée par différentes approches concernant le coût attendu et la fiabilité du système.
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