Time-Series Estimation based AI Algorithm for Energy Management in a  Virtual Power Plant System

이연우

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이연우 (목포대학교)

저널정보: 한국인공지능학회 인공지능연구 Korean Journal of Artificial Intelligence Vol.12 No.1

발행연도: 2024.3

수록면: 17 - 24 (8page)

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This paper introduces a novel approach to time-series estimation for energy load forecasting within Virtual Power Plant (VPP) systems, leveraging advanced artificial intelligence (AI) algorithms, namely Long Short-Term Memory (LSTM) and Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA). Virtual power plants, which integrate diverse microgrids managed by Energy Management Systems (EMS), require precise forecasting techniques to balance energy supply and demand efficiently. The paper introduces a hybrid-method forecasting model combining a parametric-based statistical technique and an AI algorithm. The LSTM algorithm is particularly employed to discern pattern correlations over fixed intervals, crucial for predicting accurate future energy loads. SARIMA is applied to generate time-series forecasts, accounting for non-stationary and seasonal variations. The forecasting model incorporates a broad spectrum of distributed energy resources, including renewable energy sources and conventional power plants. Data spanning a decade, sourced from the Korea Power Exchange (KPX) Electrical Power Statistical Information System (EPSIS), were utilized to validate the model. The proposed hybrid LSTM-SARIMA model with parameter sets (1, 1, 1, 12) and (2, 1, 1, 12) demonstrated a high fidelity to the actual observed data. Thus, it is concluded that the optimized system notably surpasses traditional forecasting methods, indicating that this model offers a viable solution for EMS to enhance short-term load forecasting.

#Virtual Power Plant #LSTM #SARIMA #energy management system #load forecast #microgrid #AI

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