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Enregistrement W21808505 · doi:10.1007/0-306-47663-0_15

Decentralized Nodal-Price Self-Dispatch and Unit Commitment

2005· book-chapter· en· W21808505 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

RevueKluwer Academic Publishers eBooks · 2005
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Power System Optimization
Établissements canadiensHydro-QuébecMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceCommon value auctionMathematical optimizationExploitScheduling (production processes)Profit (economics)Power system simulationOperations researchMicroeconomicsEconomicsElectric power systemPower (physics)MathematicsComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter sets forth a scheme for self-scheduling independent market participants in a power pool. The approach, named DNSA for Decentralized Nodal-Price Self-Scheduling Auction, is proposed as an alternative to centralized Pool auctions and operation. DNSA exploits the intrinsic parallelism of the dual unit commitment problem to decentralize the various scheduling and dispatch functions. Each competing participant (GENCO, DISTCO) maximizes its profit for any set of nodal prices by choosing its level of production or consumption. Similarly, the TRANSCO independently maximizes its merchandising surplus within the network security constraints. The price caller, a centralized entity without access to proprietary cost information, updates prices through an effective Newton algorithm until the power balance at each bus is satisfied. DNSA does not assume a perfect market and accounts for the AC load flow model including transmission losses and line congestion, in addition to integer variables, ramping rates, start-up costs, and minimum up and down times. The convergence of DNSA hinges on the notions of profit optimality and the convexifying market rule. We present several study cases to illustrate the characteristics of DNSA. We conclude that to achieve fairness of treatment for all competing participants, they should be allowed to optimize their profit by self-scheduling. Therefore, to the extent possible, the next generation of unit commitment models should include profit optimality.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,198 · 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