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通过深入学习市场数据来降低风力发电厂的平衡成本:以土耳其为例( Reducing balancing cost of a wind power plant by deep learning in market data: A case study for Turkey )
A Dinler
随着能源市场的自由化，可再生能源生产商越来越多地在日前市场上出售电力。然而，风力发电机的日前预测并不足够准确，因此，由于提供的产品不正确，它们面临着不平衡的成本。尽管市场运营方不断公布广泛而详细的市场数据，但历史市场数据没有得到有效利用来降低这一成本。本研究首先将不平衡代价降低问题归结为一个二元分类问题，并构建了一个由长短时记忆自动编码器和高级分类器混合组成的分类框架。然后，该方法从市场数据中提取信息，如果前一天或不平衡价格将在第二天的给定小时更高。利用这些信息，辅助算法改变现有的生产预测，并防止不平衡成本的突然上升。经过一年的大量试验表明，该策略运行可靠，为4个试验风电场提供了6.258%至11.195%的平衡成本下降。
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