Tackling the photovoltaic integration challenge in the distribution network with deferrable load
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, there is an increasing deployment of photovoltaic (PV) units and energy storage systems (ESSs) in households. When the energy generated by PV units is greater than the aggregate load of households and the capacity of ESS, there will be a reverse energy flow from households to the substation. When the reverse energy flow exceeds a certain threshold, it will cause a voltage rise problem, which is a challenge for PV units to be effectively integrated with the distribution network. In this paper, we propose an energy consumption scheduling algorithm, which shifts the deferrable load (e.g., washing machines, dryers) from peak hours (e.g., 7 pm - 10 pm) to high solar radiation hours (e.g., 10 am - 2 pm) in order to jointly shave the peak load and reduce the reverse energy flow. We formulate the energy consumption scheduling problem as a stochastic optimization problem to capture the uncertainty of the amount of PV output power. The objective of our algorithm is to minimize the electricity bill for the household users which have PV units and ESS installed. We use inclining block rate (IBR) pricing and time of use (TOU) pricing to encourage users to shift their load. Numerical results show that our proposed algorithm can avoid the voltage rise problem and reduce the peak-to-average ratio (PAR) in the aggregate load.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».