Titre original :
Short-Term Load Forecasting 2019
Contenu du livre :
La prévision de la charge à court terme (STLF) joue un rôle clé dans la formulation de stratégies d'exploitation économiques, fiables et sûres (processus de planification, d'ordonnancement, de maintenance et de contrôle, entre autres) pour un réseau électrique et sera importante à l'avenir. Cependant, il reste encore beaucoup à faire dans ces domaines de recherche.
Le déploiement de technologies habilitantes (par exemple, les compteurs intelligents) a permis de disposer de données à haute granularité pour de nombreux segments de clientèle et d'aborder de nombreuses questions, par exemple, pour rendre les tâches de prévision réalisables à plusieurs niveaux d'agrégation de la demande. Le premier défi consiste à améliorer les modèles STLF et leurs performances à de nouveaux niveaux d'agrégation. En outre, le mélange d'énergies renouvelables dans le système électrique et la nécessité d'inclure plus de flexibilité par le biais d'initiatives de réponse à la demande ont introduit de plus grandes incertitudes, ce qui signifie de nouveaux défis pour la STLF dans un système électrique plus dynamique à l'horizon 2030-50.
De nombreuses techniques ont été proposées et appliquées pour la STLF, y compris des modèles statistiques traditionnels et des techniques d'intelligence artificielle. En outre, les besoins de planification de la distribution, ainsi que la modernisation du réseau, ont initié le développement de la prévision hiérarchique de la charge.
De même, la nécessité de faire face à de nouvelles sources d'incertitude dans le système électrique donne plus d'importance à la prévision probabiliste de la charge. Ce numéro spécial traite à la fois de la recherche fondamentale et de la recherche d'applications pratiques sur les méthodologies STLF afin de relever les défis d'un système électrique plus distribué et centré sur le client.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9783039434428 |
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| Reliure : | Relié |
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