Wind power modelling and the determination of capacity credit in an electric power system
Notice bibliographique
Résumé
Wind is an important energy source and is regarded as a valuable alternative to traditional electric power-generating sources. There is an increasing interest in the development and use of wind energy as a substitute for more conventional energy because of its high potential and minimum impact on the environment. Generating capacity from wind power behaves quite differently than that from more conventional generating sources, as the wind is highly variable and is both site and terrain specific. These conditions dictate the need to develop suitable models and procedures to assess the reliability implications associated with integrating wind power in electric power systems. This paper presents an approach to modelling wind power in generating-capacity reliability studies using an autoregressive moving average (ARMA) time series. The technique is illustrated by application to a representative test system using wind data from a site in Saskatchewan, Canada. The test system is used to illustrate the effect on the system risk of adding increasing amounts of wind capacity to a conventional generating system. The risk is assessed using the loss of load expectation and loss of energy expectation indices. The generating capacity credit attributable to wind power is expressed in terms of the increase in system peak load-carrying capability at the criterion risk level. These analyses are extended to consider multiple wind sites with dependent and independent wind regimes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».