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Enregistrement W2765830748 · doi:10.1109/tste.2017.2767064

Optimal Day-Ahead Scheduling of Power-to-Gas Energy Storage and Gas Load Management in Wholesale Electricity and Gas Markets

2017· article· en· W2765830748 sur OpenAlexafffund
Hadi Khani, Hany E. Z. Farag

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Sustainable Energy · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIntegrated Energy Systems Optimization
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPower to gasNatural gasElectricityEnergy storageGas consumptionScheduling (production processes)GridEnvironmental scienceProcess engineeringWaste managementPower (physics)EngineeringOperations managementElectrical engineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Power-to-gas (PtG) energy storage converts electricity to hydrogen or synthetic natural gas. The gas produced is stored and converted back to electricity at a later time; or it is directly used to supply a gas load and/or sell in the gas market. In the first case, due to double energy conversion in a relatively less efficient process, a large portion of the energy is wasted. The latter case is examined in this paper, where PtG storage is optimally scheduled to convert waste/inexpensive electricity to synthetic natural gas for some useful operations at appropriate time periods. To that end, a new model is proposed for optimal day-ahead scheduling of PtG storage and gas load management in electricity and gas markets to minimize the cost of gas consumption for the gas load. A gas demand forecasting algorithm is integrated into the scheduling model. Reserve provision is formulated as part of the optimization problem to optimally manage the gas load in case of an outage in the gas grid. The application of the proposed model to a test case is examined, and the results are studied.

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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,203
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

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

Citations140
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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