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Enregistrement W2789321149 · doi:10.1109/tsg.2018.2810830

Data Center Demand Response in Deregulated Electricity Markets

2018· article· en· W2789321149 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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Smart Grid · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Energy Management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaChinese University of Hong Kong
Mots-clésDemand responseElectricityElectricity marketWorkloadComputer scienceLoad managementMicroeconomicsData centerBusinessIndustrial organizationEconomicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the development of deregulated electricity markets, a customer can enter a contract with one of several competing utility companies. Meanwhile, a utility company is motivated to increase its market share by helping its customers manage their energy usage and save money through demand response programs. In this paper, we study the demand response program in deregulated electricity markets for data centers that often have significant flexibility in workload scheduling. We consider the real-time pricing and model the data centers' coupled decisions of utility company choices and workload scheduling as a many-to-one matching game with externalities. To solve such a game, we show that it admits an exact potential function, whose local minima correspond to the stable outcomes of the game. We further develop a distributed algorithm that guarantees to converge to a stable outcome. Compared with the scenario without data centers' demand response, we show through simulation that the proposed algorithm can reduce the average contract payment of data centers by 18.7% and increase the revenue of the utility companies that offer lower electricity tariffs up to 80% by attracting more data centers as customers.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,395
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,216 · 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