Decentralized Nodal-Price Self-Dispatch and Unit Commitment
Notice bibliographique
Résumé
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. These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».