MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1970562755 · doi:10.1109/pmaps.2014.6960588

Operating risk considerations in wind integrated power systems

2014· article· en· W1970562755 sur OpenAlex
Suman Thapa, Rajesh Karki, R. Billinton

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower System Reliability and Maintenance
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWind powerPower system simulationElectric power systemReliability engineeringReliability (semiconductor)Wind power forecastingEconomic dispatchRenewable energyComputer scienceResource (disambiguation)EngineeringPower (physics)Automotive engineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wind is perceived to be the most suitable renewable resource for bulk power generation, and wind power installations are rapidly growing all over the world. The variable nature of wind power is however causing increased challenges in reliable system operation. System operators face considerable difficulties in determining appropriate unit commitment, reserve requirements and in making dispatch decisions to meet anticipated load with minimum operating risk and cost when integrating wind power. There is a need for suitable techniques that evaluate operating risks associated with wind power estimation, and quantify operating reliability associated with unit commitment and operating reserves while incorporating the uncertainties of wind variation. This paper presents operating risk considerations from two perspectives: the wind power commitment risk from the perspective of the wind farm owner, and the unit commitment risk from the perspective of the power system operator. The wind power model for a short future time is created using conditional probability approach based upon knowledge of the initial condition. The presented methods also incorporate the cross correlation of wind speeds between multiple wind farms, and the impacts are illustrated with examples using the IEEE Reliability Test System.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,334
Score d'incertitude au seuil0,364

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,180 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

En bref

Citations3
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetPower System Reliability and MaintenanceTravaux en français237 207