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Enregistrement W2109591158 · doi:10.1260/0309-524x.32.4.355

Using Standard Deviation as a Measure of Increased Operational Reserve Requirement for Wind Power

2008· article· en· W2109591158 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueWind Engineering · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Power System Optimization
Établissements canadiensManitoba Hydro
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWind powerEnvironmental scienceStandard deviationPredictabilityFlexibility (engineering)Measure (data warehouse)Electric power systemPower (physics)StatisticsComputer scienceMathematicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The variability inherent in wind power production will require increased flexibility in the power system, when a significant amount of load is covered with wind power. Standard deviation (σ) of variability in load and net load (load net of wind) has been used when estimating the effect of wind power on the short term reserves of the power system. This method is straightforward and easy to use when data on wind power and load exist. In this paper, the use of standard deviation as a measure of reserve requirement is studied. The confidence level given by ±3–6 times σ is compared to other means of deriving the extra reserve requirements over different operating time scales. Also taking into account the total variability of load and wind generation and only the unpredicted part of the variability of load and wind is compared. Using an exceedence level can provide an alternative approach to confidence level by standard deviation that provides the same level of risk. The results from US indicate that the number of σ that result in 99% exceedence in load following time scale is between 2.3–2.5 and the number of σ for 99.7% exceedence is 3.4. For regulation time scale the number of σ for 99.7 % exceedence is 5.6. The results from the Nordic countries indicate that the number of σ should be increased by 67–100% if better load predictability is taken into account (combining wind variability with load forecast errors).

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.

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 candidatesaucune
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,455
Score d'incertitude au seuil0,765

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)0,0000,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,208 · 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