Coordinated dispatch of renewable energy sources and HVAC load using stochastic programming
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the potential of using aggregated heating, ventilation, and air-conditioning (HVAC) loads to smooth out the power fluctuation of a wind farm and/or a solar farm to make these stochastic resources more dispatchable. Specially, we consider a Virtual Power Plant (VPP) which consists of several wind/solar power units, a number of buildings with their HVAC systems, and a battery storage facility. A portion of the power generation from renewable energy sources (RESs) is used to operate HVAC systems and the rest (if any) is sold to the main grid. The design goal is to determine an optimal hourly scheduled power dispatch that the VPP must submit to electricity market to maximize its benefit. The short-term fluctuation of renewable energy generation (i.e., over intrahour intervals) is mitigated by smartly adjusting the flexible HVAC load, which enables the VPP to provide a firmed hourly dispatch. The underlying optimization problem is formulated as a two-stage stochastic program where system uncertain parameters are modeled using Monte-Carlo simulation. Building thermal dynamics model and users' climate comfort criteria are considered in the proposed optimization framework. Numerical results is presented to illustrate the effectiveness of the proposed model.
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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 | 0,000 | 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 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 ».