Toward a Realistic Performance Analysis of Storage Systems in Smart Grids
Notice bibliographique
Résumé
Energy storage devices (ESDs) have the potential to revolutionize the electricity grid by allowing the smoothing of variable-energy generator output and the time-shifting of demand away from peak times. A common approach to study the impact of ESDs on energy systems is by modeling them as electric circuits in simulations. Although recent circuit models are becoming more accurate, to obtain statistically valid results, extensive simulations need to be run. In some cases, existing datasets are not large enough to obtain statistically significant results. The impact of ESDs on energy systems has also been recently studied using analytical methods, but usually by assuming ideal ESD behavior, such as infinite ESD charging and discharging rates, and zero self-discharge. However, real-life ESDs are far from ideal. We investigate the effect of nonideal ESD behavior on system performance, presenting an analytical ESD model that retains much of the simplicity of an ideal ESD, yet captures many (though not all) nonideal behaviors for a class of ESDs that includes all battery technologies and compressed air energy storage systems. This allows us to compute performance bounds for systems with nonideal ESDs using standard teletraffic techniques. We provide performance results for five widely used ESD technologies and show that our models can closely approximate numerically computed performance bounds.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».