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Enregistrement W2130126778 · doi:10.1109/tpwrs.2003.821443

Unit Commitment With Dual Variable Constraints

2004· article· en· W2130126778 sur OpenAlexaff
A.L. Motto, F.D. Galiana

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Power Systems · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Power System Optimization
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPower system simulationUnit (ring theory)Electricity marketDual (grammatical number)ElectricityMargin (machine learning)Variable (mathematics)Economic dispatchEconomicsComputer scienceMicroeconomicsProduction (economics)Operations researchUnit priceMarginal costMathematical optimizationElectric power systemPower (physics)EngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new unit commitment model is proposed for market economies with some form of indivisibilities (nonconvexities). Coordination in electricity pool auction markets with unit commitment is a conspicuous example. This presentation applies to a single-time period unit commitment with no network. The new formulation includes a market coordinator who collects the sale and purchase bids, and determines the optimal solution that balances the total generation with the forecast demand. A solution to the new commitment model is said to be optimal if it maximizes the (monetary) margin of every accepted production unit, while minimizing the sum of the margins of the unaccepted units that would achieve positive margins at the prevailing market price. The new unit commitment model produces a market price that is the system-wide marginal (bid) cost. Some preliminary results are reported, considering the single-period unit commitment problem, which provide some insights into the adequacy of the proposed approach as well as its economic implications as a tool for managing restructured energy systems.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,184 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations13
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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