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Enregistrement W1993389070 · doi:10.1109/epec.2011.6070212

Evaluation of wind power commitment risk in system operation

2011· article· en· W1993389070 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 ManitobaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWind powerWind power forecastingElectric power systemWind speedReliability engineeringRenewable energyBase load power plantPower system simulationElectricity generationEnvironmental scienceComputer scienceEngineeringPower (physics)MeteorologyAutomotive engineeringDistributed generationElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The environmental concerns associated with electricity generation and the increased public awareness of renewable energy resources have resulted in world wide and rapid growth of wind power installations. Wind power generation is uncertain, fluctuating and intermittent. It is a major challenge to maintain reliability while operating a power system with significant wind power penetration. The system operator is required to commit an appropriate amount of wind power in combination with other generating units to satisfy the forecast load with acceptable reliability in the lead time considered. Accurate wind power forecasting plays a vital role in estimating the wind power contribution in the specified lead time. The wind power generation in the next hour or next few hours depends upon the initial wind power at the wind site. There is a probability that the actual wind power will be less than the predicted value. This probability can be designated as wind power commitment risk. This paper presents a conditional probability approach to quantify the short term wind power commitment risk using a statistical time series model.

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)0,002
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 enseignants0,172
Score d'incertitude au seuil0,186

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations6
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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