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A framework for multi-interval optimal power flow under solar energy penetration

太陽光エネルギー導入下での多期間最適電力潮流のフレームワーク (AI 翻訳)

Ricky Maulana, Syafii, Aulia

Zenodoプレプリント2026-06-30#再生可能エネルギー経営インパクト: コスト削減対象セクター: power
DOI: 10.11591/eei.v15i2.11091
原典: https://zenodo.org/records/21051569
📄 PDF

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、SARIMAモデルによる太陽光発電予測と多期間最適電力潮流を統合したフレームワークを提案。予測誤差は低く、PV導入により系統運用コストが削減されることを実証。従来の単期間最適化と比較して平均コストが低く、太陽光変動を反映した実用的なツールを提供。

English

This paper proposes a framework integrating SARIMA-based PV forecasting with multi-interval optimal power flow. Forecast errors are low, and PV integration reduces system operating costs. Compared to conventional single-interval OPF, the framework achieves lower average costs and reflects solar variability, offering a practical tool for system planning.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

日本では太陽光発電の大量導入に伴い系統運用の課題が顕在化しており、本フレームワークは日本の系統計画や需給調整に応用可能。ただし、日本の実データによる検証が必要。

In the global GX context

As solar penetration increases globally, such forecasting-optimization frameworks are critical for reliable and economical grid operation. This work provides a methodology that can be adapted to different grid contexts and support renewable integration.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Methodology for integrating time-series forecasting with optimization for renewable integration.

🏢実務担当者:Utility operators and system planners can use this framework for day-ahead scheduling with solar PV.

📄 抄録（日本語訳）

再生可能エネルギーの導入拡大は、電力系統運用に変動性と不確実性をもたらすため、信頼性が高く経済的な運用スケジュールを確保するには正確な予測手法が必要となる。本研究では、太陽光発電（PV）を統合した多区間日前最適潮流（OPF）解析を提示し、時間別PV予測は季節自己回帰和分移動平均（SARIMA）(1,0,1)(4,0,3)24モデルを用いて取得した。予測結果は低い誤差値（二乗平均平方根誤差（RMSE）=0.354、正規化RMSE（NRMSE）=4.192%、平均絶対誤差（MAE）=0.202）を達成し、日次PV発電パターンを適切に捉え、OPFシミュレーションに十分に正確な入力を提供した。予測されたPVプロファイルは、MATPOWER内点法ソルバー（MIPS）を用いた多区間OPFフレームワークに統合された。結果は、PV統合がPVなしの場合と比較して系統運用コストを削減し、様々な時間区間でコスト削減が観察された（例：PVピーク時間帯に$802.22/時から$780.65/時への削減）。PVに関するワイブル分布の仮定に基づく従来の単区間OPFベンチマークと比較して、提案フレームワークはより低い平均コスト（$790.97/時対$869.70/時）を達成しつつ、太陽動態と負荷の実際の変動性も反映している。全体として、統合された予測-最適化フレームワークは、SARIMAベースのPV予測がOPFに信頼性の高い入力を提供し、より高い再生可能エネルギー導入率を伴う将来の系統計画と運用を支援する実用的なツールを提供することを実証している。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

📄 Abstract（原文）

The increasing penetration of renewable energy introduces variability and uncertainty into power system operations, thus requiring accurate forecasting methods to ensure reliable and economical scheduling. This study presents a multi-interval day-ahead optimal power flow (OPF) analysis integrated with photovoltaic (PV) generation, where hourly PV forecasts are obtained using the seasonal autoregressive integrated moving average (SARIMA) (1,0,1)(4,0,3)24 model. The forecast results achieved low error values (root mean square error (RMSE)=0.354, normalized RMSE (NRMSE)=4.192%, mean absolute error (MAE)=0.202), successfully capturing the daily PV generation pattern and providing sufficiently accurate input for the OPF simulation. The forecasted PV profiles were then integrated into a multiinterval OPF framework using the MATPOWER interior point solver (MIPS) solver. Results show that PV integration reduces system operating costs compared to cases without PV, with cost savings observed at various time intervals (e.g., reduction from $802.22/hour to $780.65/hour during PV peak hours). Compared to the conventional single-interval OPF benchmark based on Weibull distribution assumptions for PV, the proposed framework achieves lower average costs ($790.97/hour vs. $869.70/hour) while also reflecting the real variability of solar dynamics and load. Overall, the integrated forecasting-optimization framework demonstrates that SARIMAbased PV forecasting provides reliable inputs for OPF and offers a practical tool to support future system planning and operation with higher renewable energy penetration.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。