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Enregistrement W2883995124 · doi:10.17775/cseejpes.2018.00500

A demand response system for wind power integration: greenhouse gas mitigation and reduction of generator cycling

2018· article· en· W2883995124 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

RevueCSEE Journal of Power and Energy Systems · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Energy Management
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCyclingGreenhouse gasReduction (mathematics)Environmental scienceGenerator (circuit theory)Automotive engineeringWind powerPower (physics)Electrical engineeringEngineeringGeologyMathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A smart grid power system for a small region consisting of 1,000 residential homes with electric heating appliances from the demand side, and a generic generation mix of nuclear, hydro, coal, gas and oil-based generators representing the supply side, is investigated using agent-based simulations. The simulation includes a transactive load control in a real-time pricing electricity market. The study investigates the impacts of adding wind power and demand response (DR) on both greenhouse gas (GHG) emissions and generator cycling requirements. The results demonstrate and quantify the effectiveness of DR in mitigating the variability of renewable generation. The extent to which greenhouse gas emissions can be mitigated is found to be highly dependent on the mix of generators and their operational capacity factors. It is expected that the effects of demand response on electricity use can reduce dependency on fossil fuel-based electricity generation. However, the anticipated mitigation of GHG emissions is found to dependent on the number and efficiency of fossil fuel generators, and especially on the capacity factor at which they operate. Therefore, if a generator (the marginal seller) is forced to use less efficient fossil fuel power generation schemes, it will result in higher GHG emissions. The simulations show that DR can yield a small reduction in GHG emissions, but also lead to a smaller increase in emissions in circumstances when, for example, a generator (the marginal seller) is forced to use less efficient fossil fuel power generation schemes. Nonetheless, DR is shown to enhance overall system operation, particularly by facilitating increased penetration of variable renewable electricity generation without jeopardizing grid operation reliability. DR reduces the amount of generator cycling by an increased order of magnitude, thereby reducing wear and tear, improving generator efficiency, and avoiding the need for additional operating reserves. The effectiveness of DR for these uses depends on the participation of responsive loads, and this study highlights the need to maintain a certain degree of diversity of loads to ensure they can provide adequate responsiveness to the changing grid conditions.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,293
Score d'incertitude au seuil0,538

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,205
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