A Simplified Risk-Based Method for Short-Term Wind Power Commitment
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.
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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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 découle