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Multivariate Predictive Analytics of Wind Power Data for Robust Control of Energy Storage

机译：风力发电数据的多变量预测分析，可实现稳健的储能控制

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Short-term forecasting is frequently identified as an important tool for the effective management of wind generation. However, forecasting errors, inherent to the point forecasts, increase requirements for energy storage and can affect optimal system operation. Probabilistic forecasts can help tackle this issue by providing a proper characterization of forecasting errors in the optimization process. This paper proposes a multivariate model of forecasting data for wind generation. Predictive uncertainty intervals of wind power can be obtained by sampling from the proposed model. The main goal is to use empirical data models without linear or Gaussian approximations of the distributional or temporal variations. The predictive modeling is utilized within a case study of an energy storage system. A modified robust convex programming is used to maintain the practical robustness and feasibility of the solution based on the sampled scenarios from the model.
机译：短期预报通常被认为是有效管理风力发电的重要工具。但是，点预测固有的预测误差会增加对能量存储的要求，并且会影响系统的最佳运行。概率预测可以通过在优化过程中提供正确的预测误差特征来帮助解决此问题。本文提出了用于风力发电的预测数据的多元模型。可以通过从建议的模型中进行采样来获得风电的预测不确定性区间。主要目标是使用经验数据模型，而没有分布或时间变化的线性或高斯近似。在能量存储系统的案例研究中利用了预测模型。修改后的鲁棒凸规划用于基于模型的采样场景来维持解决方案的实用鲁棒性和可行性。

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