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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이륜경 (Sangmyung University) 신훈영 (Hongik University)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제71권 제7호
발행연도
2022.7
수록면
921 - 930 (10page)
DOI
10.5370/KIEE.2022.71.7.921

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2022

풍력 발전과 부하 사이의 상관성을 고려한 확률론적 전력 조류 해석 기법 제안
이륜경 ,  신훈영 전기학회논문지 2022.07 학술저널
C-Vine Copula 기반의 풍력 발전 투입을 위한 확률론적 조류 계산
이륜경 ,  신훈영 전기학회논문지 2022.01 학술저널

2021

풍력 발전과 부하 사이의 상관성을 고려한 확률론적 전력 조류 해석 기법 제안
이륜경 ,  신훈영 대한전기학회 학술대회 논문집 2021.10 학술대회자료
C-Vine Copula 기반의 풍력 발전 투입을 위한 확률론적 조류 계산
이륜경 ,  신훈영 대한전기학회 학술대회 논문집 2021.07 학술대회자료

초록· 키워드

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Due to the increase of the renewable energy and variation of the distributed sources, the power system experience more variability and uncertainty than before. In this paper, we propose an framework for steady-state analysis of power systems using the joint probabilistic information about the wind speeds and loads. Vine copula is employed to capture the the complex dependencies between wind speeds and loads in the multiple regions. In addition, we investigate probabilistic modeling based on the parametric estimation and Wasserstein distance to depict the marginal distribution of wind speed and load. The effectiveness of the proposed method was tested on an IEEE 39-bus system using Python and MATLAB. From the simulation, it was found that the probabilistic power flow method (PPF) that combined vine copula sampling outperforms the deterministic approach and the PPF with random simple sampling in terms of the quantitative risk assessment in the power system.
#Probabilistic power flow #vine copula #probabilistic modeling #load #wind power #Wasserstein distance

목차

Abstract
1. 서론
2. 풍력 발전과 부하의 확률적 모델링 기반의 시나리오 생성
3. 확률론적 전력 조류 계산
4. 사례 분석
5. 결론
References

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