ОЦІНЮВАННЯ РИЗИКІВ ВИНИКНЕННЯ НЕБАЛАНСУ ПОТУЖНОСТІ ПІД ЧАС ПРОГНОЗУВАННЯ ГЕНЕРУВАННЯ ВІДНОВЛЮВАНИХ ДЖЕРЕЛ ЕНЕРГІЇ
Євгеній Андрійович Тептя, Вячеслав Олександрович Комар
Остання редакція: 2025-06-16
Анотація
На сьогодні важливою та актуальною проблемою залишається оцінювання та підвищення якості прогнозування генерування відновлюваних джерел енергії. У роботі розглядаються теоретичні засади прогнозування потужності генерування та специфічні особливості моделювання процесів, пов’язаних із відновлюваними джерелами енергії. Запропоновано для оцінювання якості прогнозів використати поняття ризику
ASSESSMENT OF THE RISKS OF CAPACITY IMBALANCE WHEN FORECASTING RENEWABLE ENERGY GENERATION
Abstract
Today, an important and urgent problem remains the assessment and improvement of the quality of forecasting of renewable energy generation. The paper considers the theoretical principles of forecasting generation capacity and specific features of modeling processes related to renewable energy sources. It is proposed to use the concept of risk to assess the quality of forecasts
Ключові слова
відновлювані джерела енергії; прогнозування генерування; погодинний графік навантажен-ня; ризик; renewable energy sources; generation forecasting; hourly load schedule; risk
Посилання
Risk assessment of power imbalance for power systems with wind power integration considering governor ramp rate of conventional units. / Yanwen Wang, Yanying Sun, Yalong Li and others. Electric // Power Systems Research.
Volume 217. 2023. Page 109111.
https://doi.org/10.1016/j.epsr.2022.109111 Zhang, G., Patuwo, B.E. and Hu, M.Y. (1998) Forecasting with Artificial Neural Networks: The State of the Art. International Journal of Forecasting, 14, 35-62.
http://dx.doi.org/10.1016/S0169-2070(97)00044-7 Hyndman R. J., Athanasopoulos G
Forecasting: principles and practice. 2018. URL: https://otexts.com/fpp3/ Antonio Bello,
Javier Reneses, Antonio Munoz, Andres Delgadillo
Probabilistic forecasting of hourly electricity prices in the medium-term using spatial interpolation techniques // International Journal of Forecasting.
Volume 32, Issue 3, 2016, Pages 966-980 doi:10.1016/j.ijforecast.2015.06.002