Vehicle-to-Grid Frequency Regulation Signal Optimization Based on Inhomogeneous Hidden Markov Model
Notice bibliographique
Résumé
As one of the potential frequency regulation (FR) service providers for the independent system operator (ISO) or regional transmission organization (RTO), electric vehicles (EVs) can response the FR control signals generated by ISO or RTO by changing their real-time charging or discharging power. The target is to keep the area control error (ACE) at a low level while minimizing the cost. Recently, many of the ISOs and RTOs such as CAISO and PJM have offered performance-based pricing schemes for FR service providers. Yet, how to estimate the total FR capacity of EV owners managed by the EV aggregators (AGGs) and optimize the FR signals accordingly still need extensive research. In this paper, we proposed an optimal strategy for ISO (or RTO) to allocate differentiated FR signals to EV AGGs according to their actual FR capacity. Thereby, an inhomogeneous (or time-variant) hidden Markov model (HMM) is developed to estimate the FR capacity through observing the historical FR responses. In this paper, traditional BaumWelch algorithm is extended to be applied in the inhomogeneous scenario through decoupling the transition matrix. In this way, the computational complexity can be significantly reduced. The performance of the proposed algorithm is evaluated through extensive simulations based on the real FR signals from PJM.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».