Hyppää sisältöön
    • Suomeksi
    • På svenska
    • In English
  • Suomeksi
  • In English
  • Kirjaudu
Näytä aineisto 
  •   Etusivu
  • LUTPub
  • Tieteelliset julkaisut
  • Näytä aineisto
  •   Etusivu
  • LUTPub
  • Tieteelliset julkaisut
  • Näytä aineisto
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Probabilistic Forecasting of Battery Energy Storage State-of-Charge under Primary Frequency Control

Mashlakov, Aleksei; Lensu, Lasse; Kaarna, Arto; Tikka, Ville; Honkapuro, Samuli (2019-11-07)

Katso/Avaa
mashlakov_et_al_probabilistic_forecasting_post_print.pdf (3.733Mb)
Lataukset: 


Post-print / Final draft

Mashlakov, Aleksei
Lensu, Lasse
Kaarna, Arto
Tikka, Ville
Honkapuro, Samuli
07.11.2019

IEEE Journal on Selected Areas in Communications

IEEE

School of Energy Systems

Kaikki oikeudet pidätetään.
© 2019 IEEE
https://doi.org/10.1109/JSAC.2019.2952195
Näytä kaikki kuvailutiedot
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2019111137612

Tiivistelmä

Multi-service market optimization of battery energy storage system (BESS) requires assessing the forecasting uncertainty arising from coupled resources and processes. For the primary frequency control (PFC), which is one of the highest-value applications of BESS, this uncertainty is linked to the changes of BESS state-of-charge (SOC) under stochastic frequency variations. In order to quantify this uncertainty, this paper aims to exploit one of the recent achievements in the field of deep learning, i.e. multi-attention recurrent neural network (MARNN), for BESS SOC forecasting under PFC. Furthermore, we extend the MARNN model for probabilistic forecasting with a hybrid approach combining Mixture Density Networks and Monte Carlo dropout that incorporate the uncertainties of the data noise and the model parameters in the form of prediction interval (PI). The performance of the model is studied on BESS SOC datasets that are simulated based on real frequency measurements from three European synchronous areas in Great Britain, Continental Europe, and Northern Europe and validated by three PI evaluation indexes. Compared with the state-of-theart quantile regression algorithms, the proposed hybrid model performed well with respect to the coverage probability of PIs for the different regulatory environments of the PFC.

Lähdeviite

Mashlakov, A., Lensu, L., Kaarna, A., Tikka, V., Honkapuro, S. (2019). Probabilistic Forecasting of Battery Energy Storage State-of-Charge under Primary Frequency Control. IEEE Journal on Selected Areas in Communications. DOI: 10.1109/JSAC.2019.2952195

Kokoelmat
  • Tieteelliset julkaisut [1218]
LUT-yliopisto
PL 20
53851 Lappeenranta
Ota yhteyttä | Tietosuoja | Saavutettavuusseloste
 

 

Tämä kokoelma

JulkaisuajatTekijätNimekkeetKoulutusohjelmaAvainsanatSyöttöajatYhteisöt ja kokoelmat

Omat tiedot

Kirjaudu sisäänRekisteröidy
LUT-yliopisto
PL 20
53851 Lappeenranta
Ota yhteyttä | Tietosuoja | Saavutettavuusseloste