A Simplified Risk-Based Method for Short-Term Wind Power Commitment
Notice bibliographique
Résumé
The installation of wind power systems is growing rapidly all over the world mainly due to increased environmental concerns regarding electricity generation and the perceived need to use renewable energy resources. The uncertain and intermittent nature of wind power has led to growing problems in integrating wind power in power systems as the wind power penetration continues to increase. One of the main challenges faced in power system operation with high wind penetration is to maintain the system reliability when committing an appropriate amount of power from a wind farm in the lead time considered. Commitment of wind power is a crucial task, which requires accurate wind power forecasting. Statistical methods employing time series model have been used to predict the short term wind power with reasonable accuracy. The short term (up to 4-6 hours) wind power is dependent upon the initial wind power and the wind site. Any future prediction contains a certain amount of risk. Short term wind power commitment is therefore also dependent upon the acceptable risk criterion, which is a managerial decision. This paper presents a conditional probabilistic method within a time series model to recognize the variability in wind, and to quantify the risk in wind power commitment during system operation. Complex methods that require significant amount of data are not readily applied in practical application. This paper presents a generalized and approximate risk based method that is relatively simple to apply, and therefore, should be useful to power system operators and wind farm owners to commit an appropriate amount of power in the next hour(s) based on the known initial wind power output.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».