[논문 리뷰] Probabilistic Models for Daily Peak Loads at Distribution Feeders

Hossein Sangrody, Ning Zhou외 1명|arXiv (Cornell University)|2017. 03. 19.

Energy Load and Power Forecasting참고 문헌 6인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 몽테카를로 시뮬레이션으로 향상된 쿠르모고로프-스미르노프 검정을 통해 검증된 힘의 법칙 분포를 사용하여 배전 피더의 일일 피크 부하를 확률적으로 모델링하는 방법을 제안한다. 부트스트랩을 통한 불확실성 정량화를 통해 실세계 피더 데이터가 일관되게 힘의 법칙 분포를 따르며, 이는 장기 계획 수립과 분산 에너지 자원(DER) 수용 능력 추정에 개선된 성능을 제공한다.

ABSTRACT

Load forecasting at distribution networks is more challenging than load forecasting at transmission networks because its load pattern is more stochastic and unpredictable. To plan sufficient resources and estimate DER hosting capacity, it is invaluable for a distribution network planner to get the probabilistic distribution of daily peak-load under a feeder over long term. In this paper, we model the probabilistic distribution functions of daily peak-load under a feeder using power law distributions, which is tested by improved Kolmogorov Smirnov test enhanced by the Monte Carlo simulation approach. In addition, the uncertainty of the modeling is quantified using the bootstrap method. The methodology of parameter estimation of the probabilistic model and the hypothesis test is elaborated in detail. In the case studies, it is shown using measurement data sets that the daily peak loads under several feeders follow the power law distribution by applying the proposed testing methods.

연구 동기 및 목표

• 배전망 부하 패턴의 높은 확률적 변동성과 예측 불가능성 문제를 해결하기 위해.
• 장기적인 수평에서 배전 피더의 일일 피크 부하에 대한 강력한 확률 모델을 개발하기 위해.
• 비모수적 부트스트랩 재표본화를 통해 피크 부하 모델링의 불확실성을 정량화하기 위해.
• 고도화된 통계적 검정을 통해 실세계 피더 부하 데이터에 대한 힘의 법칙 분포 적합도를 검증하기 위해.
• 정확한 확률 예측을 통해 배전망 계획 및 DER 수용 능력 추정을 지원하기 위해.

제안 방법

• 실제 데이터에서 관찰되는 무거운 尾(꼬리) 행동을 반영하기 위해 일일 피크 부하를 힘의 법칙 분포로 모델링하기 위해.
• 몬테카를로 시뮬레이션으로 향상된 개선된 쿠르모고로프-스미르노프 검정을 적용하여 힘의 법칙 분포의 적합도를 평가하기 위해.
• 힘의 법칙 모델의 추정 매개변수에 대한 불확실성을 정량화하기 위해 부트스트랩 방법을 사용하기 위해.
• 측정된 피더 부하 데이터에 대해 최대우도 기반으로 힘의 법칙 분포의 매개변수 추정을 수행하기 위해.
• 다른 분포들과의 비교에서 힘의 법칙 적합도의 통계적 유의성을 검증하기 위해 가설 검정을 수행하기 위해.
• 다양한 배전 피더의 실측 데이터 세트를 대상으로 방법론을 검증하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 배전 피더의 일일 피크 부하 분포가 힘의 법칙 분포를 따르는가?
• RQ2 힘의 법칙 분포 모델은 일일 피크 부하의 확률적 행동을 얼마나 정확하게 반영하는가?
• RQ3 다른 분포들과 비교할 때 힘의 법칙 적합도의 통계적 유의성은 어떠한가?
• RQ4 신뢰할 수 있는 계획 수립을 위해 피크 부하 모델 매개변수의 불확실성은 어떻게 정량화할 수 있는가?
• RQ5 제안된 검정 프레임워크는 실세계 피더 부하 데이터에서 힘의 법칙 행동을 신뢰성 있게 식별할 수 있는가?

주요 결과

• 다양한 배전 피더의 일일 피크 부하 데이터는 향상된 쿠르모고로프-스미르노프 검정을 통해 강력한 힘의 법칙 분포를 따름을 확인하였다.
• 제안된 몽테카를로로 향상된 가설 검정 방법은 실부하 데이터에서 힘의 법칙 행동과 다른 분포를 효과적으로 구분하였다.
• 부트스트랩 재표본화를 통해 추정된 힘의 법칙 매개변수 주변에 의미 있는 불확실성 구간이 도출되었으며, 이는 모델 신뢰도를 향상시켰다.
• 이 방법은 실세계 측정 데이터에서 힘의 법칙 패턴을 성공적으로 식별하여 장기 계획 수립에의 활용 가능성을 뒷받침하였다.
• 확률 모델은 극단적인 피크 부하 사건의 더 정확한 추정을 가능하게 하여, DER 수용 능력 평가에 있어 핵심적인 요소로 작용하였다.
• 결과적으로 힘의 법칙 모델링은 전통적인 결정론적 또는 정규분포 가정보다 부하 변동성을 더 잘 반영함을 보여주었다.