Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > eess > arXiv:2507.14117

帮助 | 高级搜索

电气工程与系统科学 > 系统与控制

arXiv:2507.14117 (eess)
[提交于 2025年7月18日 ]

标题: 将预测模型整合到稳态分析和优化中

标题: Integrating Forecasting Models Within Steady-State Analysis and Optimization

Authors:Aayushya Agarwal, Larry Pileggi
摘要: 极端天气变化和负荷行为日益增加的不可预测性使得确定对不确定性具有鲁棒性的电力调度变得困难。 虽然机器学习(ML)方法提高了建模由负荷和可再生能源引起的不确定性的能力,但将这些预测及其敏感性准确地整合到稳态分析和决策策略中仍然是一个开放性挑战。 为了实现这一目标,我们提出了一种通用的方法,该方法能够无缝地将基于机器学习的预测引擎嵌入基于物理的潮流计算和电网优化工具中。 通过将基于物理的电网建模与黑箱机器学习方法相结合,我们通过直接将训练好的机器学习预测模型的输入和输出集成到潮流计算和电网优化的数值方法中,准确捕捉负荷和天气事件的行为和敏感性。 在不拟合代理负荷模型的情况下,我们的方法直接从数据中获取敏感性,以准确预测预测设备对电网变化的响应。 我们的方法结合了通过反向传播获得的预测设备的敏感性和基于物理定义的电网设备的敏感性。 我们通过展示敏感性计算的改进,并利用这些改进设计一种稳健的电力调度,从而证明了我们方法的有效性,该调度在随机天气事件下提高了电网可靠性。 我们的方法使系统对外部因素的敏感性计算成为可能,这支持了更广泛的分析,在负荷波动和极端天气条件下提高了电网的可靠性。
摘要: Extreme weather variations and the increasing unpredictability of load behavior make it difficult to determine power grid dispatches that are robust to uncertainties. While machine learning (ML) methods have improved the ability to model uncertainty caused by loads and renewables, accurately integrating these forecasts and their sensitivities into steady-state analyses and decision-making strategies remains an open challenge. Toward this goal, we present a generalized methodology that seamlessly embeds ML-based forecasting engines within physics-based power flow and grid optimization tools. By coupling physics-based grid modeling with black-box ML methods, we accurately capture the behavior and sensitivity of loads and weather events by directly integrating the inputs and outputs of trained ML forecasting models into the numerical methods of power flow and grid optimization. Without fitting surrogate load models, our approach obtains the sensitivities directly from data to accurately predict the response of forecasted devices to changes in the grid. Our approach combines the sensitivities of forecasted devices attained via backpropagation and the sensitivities of physics-defined grid devices. We demonstrate the efficacy of our method by showcasing improvements in sensitivity calculations and leveraging them to design a robust power dispatch that improves grid reliability under stochastic weather events. Our approach enables the computation of system sensitivities to exogenous factors which supports broader analyses that improve grid reliability in the presence of load variability and extreme weather conditions.
主题: 系统与控制 (eess.SY)
引用方式: arXiv:2507.14117 [eess.SY]
  (或者 arXiv:2507.14117v1 [eess.SY] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.14117
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI(待注册)

提交历史

来自: Aayushya Agarwal [查看电子邮件]
[v1] 星期五, 2025 年 7 月 18 日 17:48:04 UTC (2,042 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • HTML(实验性)
  • TeX 源代码
  • 其他格式
许可图标 查看许可
当前浏览上下文:
eess.SY
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2025-07
切换浏览方式为:
cs
cs.SY
eess

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号