Using a Cluster-Based Method for Controlling the Aggregated Power Consumption of Air Conditioners in a Demand-Side Management Program
Notice bibliographique
Résumé
Thermo-storage units such as air conditioners (AC) or space heaters offer significant potential for the demand-side regulation and balancing the consumption with the generation. This makes them attractive resources to mitigate the fluctuation and intermittency of the renewable resources, such as solar. This paper presents a control strategy to adjust the thermostat set points of the air conditioners in a way that the aggregated power consumptions of the ACs would follow a desired trajectory, while maintaining customers' comfort through the level of thermostat set points. We used a clustering technique over the time-series power consumptions of individual ACs to find similar patterns. Similar power profiles maybe indicative of similar room temperatures; and hence, adjusting the set point of similar ACs may better maintain customers comfort. Using a mathematical model for the air conditioners, a simulator was built to assess the performance of this controller in different scenarios where the effect of changes in the ambient temperature was also studied. Our results show that this system can follow the desired aggregated power within 10 minutes, which can be used for ancillary services, such as 10-minutes spinning reserve, in power electric systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».