The rise of the Smart Grid and Microgrid concepts require load demand control at short lead times, at a resolution of minutes, leading to the need for Very Short Term Load Forecasting (VSTLF). This study builds upon previous research of load forecast and investigates the relationship between system characteristics and the achievable of VSTLF accuracy. The results presented here are based on study and simulated forecasting of three years’ worth of real load data obtained from the New York Independent System Operator (NYISO).
PL
Koncepcje Sieci Inteligentnych oraz MicroSieci wymagają sterowania z krótkim czasem wyprzedzania, rzędu minut, co prowadzi do zapotrzebowania na Bardzo Krótko Terminowe Przewidywanie Obciążenia (ang.: Very Short Term Load Forecasting - VSTLF). Przedstawione badnia są kontynuacją poprzednich nad przewidywaniem obciążenia i dotyczą związku między cechami systemu i osiągalną dokładnością VSTLF. Przedstawione wyniki są oparte na badaniu oraz na modelowaniu trzyletniego przewidywania obciążenia rzeczywistego, na podstawie danych otrzymanych od New York Independent System Operator (NYISO).
2
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
An accurate system state monitoring is crucial for maintaining system security, reliability and quality of a power system network. The process for assessing the system state variables can be achieved by state estimation method. State estimation is an action of appraising an unknown system variables based on limited number of real-time measurements. In this paper, state estimation for a distribution network is developed and enhanced by incorporating composite load model. By incorporating this model, the calculated state variables of the network will be more accurate (to obtain the most practical value of the system state variables). The proposed state estimation results are compared with backwardforward sweep load flow technique to justify the system state variables
PL
W artykule zaprezentowano metodę estymacji zmiennych stanu sieci przesyłowej oraz sposób poprawienia dokładności wyników poprzez zastosowanie w estymacji złożonego modelu obciążenia. Otrzymane dane poddano weryfikacji.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.