Subordinated Gaussian processes for solar irradiance
Subordinated Gaussian processes for solar irradiance
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太阳辐照度的从属高斯过程
DOI：
10.1002/env.2800
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发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
1.7
通讯作者：
Hodge, Bri‐Mathias
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Berry, Caitlin M.;Kleiber, William;Hodge, Bri‐Mathias
传统上，电网一直是一条单行道，电力从大型输电连接的发电机通过配电网流向消费者。随着分布式可再生能源（DER）的引入，这种模式正在发生变化，随之而来的是电网的管理方式。目前缺乏高保真太阳辐照度数据集，可帮助电网研究人员了解DER的扩展如何影响未来的电力系统运行。需要逐秒太阳辐照度的真实模拟来研究DER变化如何影响网格。辐照度数据是高度非平稳和非高斯的，即使是现代时间序列模型也受到其分布特性的挑战。我们开发了一个从属的非高斯随机模型，其模拟真实地捕获了测量辐照度的分布和依赖结构。我们说明了我们的方法上的一个精细分辨率数据集从夏威夷，我们的方法优于标准的非线性时间序列模型。
Traditionally the power grid has been a one‐way street with power flowing from large transmission‐connected generators through the distribution network to consumers. This paradigm is changing with the introduction of distributed renewable energy resources (DERs), and with it, the way the grid is managed. There is currently a dearth of high fidelity solar irradiance datasets available to help grid researchers understand how expansion of DERs could affect future power system operations. Realistic simulations of by‐the‐second solar irradiances are needed to study how DER variability affects the grid. Irradiance data are highly non‐stationary and non‐Gaussian, and even modern time series models are challenged by their distributional properties. We develop a subordinated non‐Gaussian stochastic model whose simulations realistically capture the distribution and dependence structure in measured irradiance. We illustrate our approach on a fine resolution dataset from Hawaii, where our approach outperforms standard nonlinear time series models.
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影响因子：
1.7
作者：
Wenqi Zhang;W. Kleiber;B. Hodge;B. Mather
通讯作者：
Wenqi Zhang;W. Kleiber;B. Hodge;B. Mather
使用阈值时间序列模型对多日太阳辐照度进行统计分析
影响因子：
1.7
作者：
C. Euán;Ying Sun;B. Reich
通讯作者：
B. Reich
影响因子：
6.7
作者：
Jamie M. Bright;Oytun Babacan;J. Kleissl;P. Taylor;R. Crook
通讯作者：
Jamie M. Bright;Oytun Babacan;J. Kleissl;P. Taylor;R. Crook
模拟每日太阳辐照度
DOI：
--
发表时间：
2004
期刊：
影响因子：
--
作者：
A. Weiss;C. J. Hays
通讯作者：
C. J. Hays
影响因子：
8
作者：
Jimenez, Pedro A.;Hacker, Joshua P.;Deng, Aijun
通讯作者：
Deng, Aijun