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Enregistrement W2006900625 · doi:10.1109/pesmg.2013.6672570

A novel market simulation methodology on hydro storage

2013· article· en· W2006900625 sur OpenAlexaboutno aff
Yang Gu, Jordan Bakke, Zheng Zhou, Dale Osborn

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Power System Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiddingEconomic dispatchElectricity marketComputer sciencePower system simulationProduction (economics)Energy storageHydroelectricityEnergy marketEnvironmental economicsOperations researchElectricityReliability engineeringElectric power systemEconomicsMicroeconomicsEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a simulation methodology that evaluates the economic performance of hydro storage system in the day-ahead (DA) and real-time (RT) markets. A detailed hydro storage system model is proposed to capture the unique characteristics of hydro storage units. A long-term production cost simulation model is employed which performs chronological hourly Security-Constrained Unit Commitment (SCUC) and Security-Constrained Economic Dispatch (SCED) and cooptimizes both the energy market and the ancillary services market. Three MH RT bidding strategies are proposed to represent how MH bids to the RT market. A unique RT market bidding method named Tiered Bidding is proposed to represent hydro storage units' RT market offer curves. The proposed methodology is applied to the Eastern Interconnection system to evaluate the economic benefits of Manitoba Hydro's active market participation in MISO's RT energy and ancillary services market.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,222 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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