Computation of Dynamic Operating Balancing Reserve for Wind Power Integration for the Time-Horizon 1–48 Hours
Notice bibliographique
Résumé
A challenge now facing utilities is how to adjust reserves in the operations-planning horizon of 0 to 48 hours ahead to mitigate the effects of wind variability and forecast uncertainties, in addition to those of load uncertainties and unavailability of generation. Reserves are maintained to ensure a high level of reliability and security to the system. They are subdivided into two groups: those responding within an intrahourly time horizon to regulate power imbalances, and those responding over a 1-48 hours ahead time horizon addressing the net forecast uncertainties. In this paper, we present a methodology for calculating reserves in the latter category, referred to as balancing reserves (BRs), following the integration of wind generation in a power system. Their computation is based on maintaining a predefined level of risk. The novelty here is that wind forecast error distributions are adjusted as a function of wind generation forecast levels. Gamma-like distributions with time-varying parameters, estimated from real data, were chosen to approximate the wind generation forecast errors. It is shown that this improved modeling significantly modifies the values of required balancing reserves and associated risk. The methodology developed is based on a clear criterion, namely risk, and it demonstrates the imperativeness of considering dynamic balancing reserves as a function of the imminent wind generation forecast.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».