Developing, implementing and testing up and down regulation to provide AGC from a 10 MW wind farm during varying wind conditions
Notice bibliographique
Résumé
With increasing levels of electrical energy generated by intermittent sources such as wind turbines, their participation in grid ancillary services is becoming a necessity. Typically, all generated energy from variable generators is absorbed by the electric grid and balancing is left to traditional generators. Wind turbine technology has matured to the level where a large wind generator is capable of providing ancillary services such as up- and down-active power regulation (secondary frequency regulation). The up-regulation capacity of a variable generator is constrained primarily by external factors such as the prevailing wind speed in the case of a wind turbine. This work uses the Wind Energy Institute of Canada's (WEICan) 10 MW Wind R&D Park (Type 5 generators) in Prince Edward Island, Canada, to test and evaluate a simple algorithm to provide up- and down-regulation services from a wind park. The developed algorithm uses a 10-minute averaged wind speed to estimate the available park generation potential. A fixed power curtailment is applied to provide room for up-regulation. An historical, external AGC signal is then applied to the wind park's active power set-point and the resulting park performance is evaluated. Results of the 4.5 hour test prove the technical capability of the wind farm in participating in the regulation market. A performance score of 64 % was calculated according to the PJM method, averaged across the test duration.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».