Generation and Balancing Capacity in Future Electric Power Systems -- Scenario Analysis Using Bayesian Networks
未来电力系统的发电与平衡容量：贝叶斯网络情景分析AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
本页为预印本版本；arXiv 收录、作者填写的期刊信息以及作者既有发表经历，都不单独证明本篇已接收。作者发表记录按 OpenAlex 身份与完整姓名、本站覆盖期刊 ISSN 及正式卷期核对，只展示已核实例，档案仍可能误合并。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究电力容量情景与专家驱动贝叶斯网络，未明确开展因果效应识别；网络名称也不足以归入网络与干扰。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
未来电力系统的发电与平衡容量：贝叶斯网络情景分析
- 研究问题
- 芬兰电力系统到二〇三五年可能沿哪些路径演化，发电组合与平衡容量如何影响电网管理复杂度和冬季高峰供电充足性？
- 方法与思路
- 作者构建大型贝叶斯网络，分析发电容量组合和电网管理情景的概率，并用目标优化探索降低管理复杂度的容量配置。
- 材料陈述的贡献
- 摘要报告，模型优化支持优先增加需求响应、燃气发电和电池储能容量，并提出用国家专属问卷与专家组推广网络框架。
- 阅读关注点
- 应核对网络结构和概率来源、专家问卷、情景假设、复杂度目标及约束，并检验容量建议对输入参数和模型设定的敏感性。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及接收状态未核实。摘要未说明概率校准、优化细节或因果识别依据，网络关系不能直接证明因果效应。
原文摘要
This paper examines the evolution of the Finnish electric energy system up to 2035, focusing on the likelihood of different development paths. The primary contribution of this paper is the development of an extensive Bayesian Network, designed to model and analyse the evolution of power generation capacity mix, assess the likelihood of different grid management scenarios, and understand the causal relationships underlying these scenarios. A target optimisation was carried out using the constructed Bayesian Network to explore possibilities to minimise grid management complexity. The results of the optimisation reveal that the authorities and stakeholders should prioritise increasing demand response, gas power, and battery storage capacities. These mature technologies are well-suited to guarantee energy adequacy during peak consumption periods, which in Finland typically occur during consecutive cold, dark and windless winter weeks. Although this study focuses on the evolution of the Finnish power grid, the constructed Bayesian Network approach is broadly applicable and can be utilised to explore causal relationships in other countries by employing the designed questionnaire and engaging a panel of experts specific to the country's energy infrastructure.