The Value of Demand Response (DR) to Mitigate Wind Integration Costs in a Smart Grid
Notice bibliographique
Résumé
In the last five years the electric grid worldwide has seen increasing amounts of installed wind generation capacity. Over the last five years, North America (USA and Canada) has witnessed wind capacity grow at an annual rate of over 30%. At the same time, increasing investments in smart grid technologies have enabled improvements in energy products such as Demand Response (DR). The utility industry, system operators and regulators are investing heavily to understand and determine the impacts of increasing wind penetration on the power system. As explored below, an often neglected, but important point of interest to the authors has been the effect of increased cycling of large fossil, formerly base loaded power plants due to increasing penetration of variable wind or solar power. Various types of DR programs have been implemented by utilities and system operators and these DR programs may be classified based on the time it takes to call upon a DR event or the energy market that the programs are allowed to participate within. Hence, we may have a “slow” DR that participates in a Day-Ahead market and the events are called upon well in advance. On the other hand, “fast” DR programs would participate in Real-Time and Ancillary Services markets. DR from a power dispatch perspective can be considered a “virtual power plant” providing energy, ancillary service and capacity in energy markets. Energy benefits of DR have been explored extensively, especially in terms of reduced fuel costs due to reduction in demand. In this paper we explore the conceptual use and value of DR in providing benefits associated with reduced damage to a fleet of fossil-fueled power plants if it is used to reduce startups and/or load following/cycling.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».