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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
Yu Huang (Southeast University) Qingshan Xu (Southeast University) Xianqiang Jiang (Southeast University) Tong Zhang (State Grid Jiangsu Electric Power Company) Jiankun Liu (State Grid Jiangsu Electric Power Company)
저널정보
대한전기학회 Journal of Electrical Engineering & Technology Journal of Electrical Engineering & Technology Vol.13 No.6
발행연도
2018.11
수록면
2,168 - 2,177 (10page)

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The unavoidable forecast error of wind power is one of the biggest obstacles for wind farms to participate in day-ahead electricity market. To mitigate the deviation from forecast, installation of energy storage system (ESS) is considered. An accurate model of wind power forecast error is fundamental for ESS sizing. However, previous study shows that the error distribution has variable kurtosis and fat tails, and insufficient measurement data of wind farms would add to the difficulty of modeling. This paper presents a comprehensive way that makes the use of mixed skewness model (MSM) and copula theory to give a better approximation for the distribution of forecast error, and it remains valid even if the dataset is not so well documented. The model is then used to optimize the ESS power and capacity aiming to pay the minimal extra cost. Results show the effectiveness of the new model for finding the optimal size of ESS and increasing the economic benefit.
#Forecast error #Mixed skewness model #Copula theory #Energy storage sizing #Wind energy

목차

Abstract
1. Introduction
2. Modeling Forecast Error Using MSM
3. Modeling Forecast Error Using Copulas
4. Economic Analysis of ESS Sizing
5. Case Study
6. Conclusion
References

참고문헌 (31)

참고문헌 신청
Hossain M J, Pota H R, Mahmud M A, et al. “Investigation of the impacts of large-scale wind power penetration on the angle and voltage stability of power systems,” IEEE Systems Journal, vol. 6, no. 1, pp. 76-84, 2012. Nielsen T S, Joensen A, Madsen H, et al. “A new reference for wind power forecasting,” Wind energy, vol. 1, no. 1, pp. 29-34, 1998. Xu Q, He D, Zhang N, et al. “A Short-Term Wind Power Forecasting Approach With Adjustment of Numerical Weather Prediction Input by Data Mining,” IEEE Transactions on Sustainable Energy, vol. 6, no. 4, pp. 1283-1291, 2015. T. Ackermann. “Wind power in power systems”, UK: John Wiley, 2005. Bludszuweit H, Dominguez-Navarro J A, Llombart A. “Statistical analysis of wind power forecast error,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 23, no. 3, pp. 983-991, 2008.

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