Congestion management by commitment & amp; dispatch in the balancing market
Notice bibliographique
Résumé
Introduction of the electricity markets has brought into attention the need to prepare the day ahead generation schedules required for the dispatch of the electric power system. The schedules have to ensure secure operation of the power system taking into account the capacity of the transmission lines and the possibility of congestion that may appear when the schedules are implemented. The preparation of the schedules requires information on the network operating conditions including network constraints. Such conditions and constraints are verified using various software packages for power flow simulation. However, the information obtained from such simulation is difficult to implement directly into optimization software for commitment and dispatch of generating units and loads. There is a need for the determination of a simple way of communication between network operators and market participants in order to remove the network congestion in the prepared schedules. One of the most effective ways is to transfer the network conditions into nodal constraints. Several categories of the nodal constraints, if adequately defined, can be applied to remove network congestion by the generating unit schedules. The paper presents a method of congestion management during the process of unit commitment and dispatch using a binary linear approach taking into account the nodal constraints. The following topics are discussed in the paper: nodal constraints as a way of communication of network operating conditions; use of the nodal constraints in commitment & dispatch of generating units as the tool for the congestion management; the binary linear programming commitment & dispatch method for the determination of schedules of generating units. The paper presents a practical experience with managing congestion in the Polish balancing market that has been operating successfully since 2001
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».