Skip to main content

2013 | OriginalPaper | Buchkapitel

Wind Power Scenario Tree Tool: Development and Methodology

verfasst von : Colm Lowery, Mark O’Malley

Erschienen in: Reliability and Risk Evaluation of Wind Integrated Power Systems

Verlag: Springer India

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

The nature of power system operation is changing worldwide. Plans are in place to increase the proportion of demand met through wind power throughout the European continent, Ireland, the Great Britain and the United States.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Literatur
6.
Zurück zum Zitat Troy N, Denny E, O’Malley M (2010) Base-load cycling on a system with significant wind penetration. IEEE Trans Power Syst 25(2):1088–1097 Troy N, Denny E, O’Malley M (2010) Base-load cycling on a system with significant wind penetration. IEEE Trans Power Syst 25(2):1088–1097
7.
Zurück zum Zitat Marti I et al. (2006) Evaluation of advanced wind power forecasting model results of the anemos project. Available: http://anemos.cma.fr. pp 1088–1097 (2010) Marti I et al. (2006) Evaluation of advanced wind power forecasting model results of the anemos project. Available: http://​anemos.​cma.​fr. pp 1088–1097 (2010)
8.
Zurück zum Zitat Tuohy A, Meibom P, Denny E, O’Malley M (2009) Unit commitment for systems with significant wind penetration. IEEE Trans Power Syst 24(2):592–601 Tuohy A, Meibom P, Denny E, O’Malley M (2009) Unit commitment for systems with significant wind penetration. IEEE Trans Power Syst 24(2):592–601
9.
Zurück zum Zitat Takriti S, Birge J, Long E (1996) A stochastic model for the unit commitment problem. IEEE Trans Power Syst 11(3):1497–1508 Takriti S, Birge J, Long E (1996) A stochastic model for the unit commitment problem. IEEE Trans Power Syst 11(3):1497–1508
10.
Zurück zum Zitat Doherty R, O’Malley M (2005) A new approach to quantify reserve demand in systems with significant installed wind capacity. IEEE Trans Power Syst 20:587–595 Doherty R, O’Malley M (2005) A new approach to quantify reserve demand in systems with significant installed wind capacity. IEEE Trans Power Syst 20:587–595
11.
Zurück zum Zitat Hodge B, Orwig K, Milligan M (2012) Examining information entropy approaches as wind power forecasting performance metrics. In: Proceedings of PMAPS Istanbul Hodge B, Orwig K, Milligan M (2012) Examining information entropy approaches as wind power forecasting performance metrics. In: Proceedings of PMAPS Istanbul
12.
14.
Zurück zum Zitat Lowery C, O’Malley M (2012) Impact of wind forecast error statistics upon unit commitment. IEEE Trans Sust Energy 3(4):760–768 Lowery C, O’Malley M (2012) Impact of wind forecast error statistics upon unit commitment. IEEE Trans Sust Energy 3(4):760–768
15.
Zurück zum Zitat Hoyland K, Kaut M, Wallace SW (2003) A heuristic for moment-matching scenario generation. Comput Appl Optim 24:169–185 Hoyland K, Kaut M, Wallace SW (2003) A heuristic for moment-matching scenario generation. Comput Appl Optim 24:169–185
16.
Zurück zum Zitat Hoyland K, Wallace SW (2001) Generating scenario trees for multistage decision problems. Manag Sci 47(2):295–307 Hoyland K, Wallace SW (2001) Generating scenario trees for multistage decision problems. Manag Sci 47(2):295–307
18.
Zurück zum Zitat Meibom P, Barth R, Brand H, Swider D, Ravn H, Weber C (2007) All Island Renewable Grid Study Work stream 2b—Wind Variability Management Studies. Available: http://www.dcmnr.gov.ie Meibom P, Barth R, Brand H, Swider D, Ravn H, Weber C (2007) All Island Renewable Grid Study Work stream 2b—Wind Variability Management Studies. Available: http://​www.​dcmnr.​gov.​ie
19.
Zurück zum Zitat Lange M, Focken U (2006) Physical approach to short-term wind power prediction. Springer, Berlin Lange M, Focken U (2006) Physical approach to short-term wind power prediction. Springer, Berlin
20.
Zurück zum Zitat Lange M (2005) On the uncertainty of wind power predictions: analysis of the forecast accuracy and statistical distribution of errors. J Sol Energy Eng 127:177–184CrossRef Lange M (2005) On the uncertainty of wind power predictions: analysis of the forecast accuracy and statistical distribution of errors. J Sol Energy Eng 127:177–184CrossRef
22.
Zurück zum Zitat Söder L (2004) Simulation of wind speed forecast errors for operation planning of multi-area power systems. In: Proceedings of 8th international conference on probabilistic methods applied to power systems, Ames Söder L (2004) Simulation of wind speed forecast errors for operation planning of multi-area power systems. In: Proceedings of 8th international conference on probabilistic methods applied to power systems, Ames
23.
Zurück zum Zitat Dupacova J, Growe-Kuska N, Romisch W (2003) Scenario reduction in stochastic programming: an approach using probability metrics. Math Program Ser. A 95, vol 3, pp 493–511 Dupacova J, Growe-Kuska N, Romisch W (2003) Scenario reduction in stochastic programming: an approach using probability metrics. Math Program Ser. A 95, vol 3, pp 493–511
24.
Zurück zum Zitat Heitsch H, Roemisch W (2003) Scenario reduction algorithms in stochastic programming. Comput Appl Optim 24(2–3):187–206 Heitsch H, Roemisch W (2003) Scenario reduction algorithms in stochastic programming. Comput Appl Optim 24(2–3):187–206
25.
Zurück zum Zitat Valenzuela J, Mazumdar M (2001) Monte-Carlo computation of power generation production costs under operating constraints. IEEE Trans Power Syst 16:671–677CrossRef Valenzuela J, Mazumdar M (2001) Monte-Carlo computation of power generation production costs under operating constraints. IEEE Trans Power Syst 16:671–677CrossRef
Metadaten
Titel
Wind Power Scenario Tree Tool: Development and Methodology
verfasst von
Colm Lowery
Mark O’Malley
Copyright-Jahr
2013
Verlag
Springer India
DOI
https://doi.org/10.1007/978-81-322-0987-4_2

Premium Partner