Power Loss Alleviation in Integrated Power and Natural Gas Distribution Grids
Notice bibliographique
Résumé
The existing distributed gas-fired generation (GfG) units have (partially) connected the power and gas distribution grids. In addition, as the emerging technology for conversion of renewable/surplus power to synthetic natural gas, i.e., power-to-gas (PtG) materializes, the foundation for a fully integrated power and gas distribution grid is more likely to be set. This could, in turn, bring about new opportunities for exploiting the natural gas distribution grid for mitigation of the existing and imminent issues in power distribution systems. To that end, this paper unveils a new model for optimal joint scheduling of PtG and GfG units in a power-gas embedded grid. The PtG-GfG facility is operated for arbitrage and loss alleviation as a regulation service to the power distribution system. The mathematical formulation of a new method for estimation of the loss reduction in the integrated grid is developed and embedded into the optimization problem. The efficacy and feasibility of the model is numerically validated on a test system. The results indicate that the proposed model can reliably estimate the loss reduction percentage and accordingly determine the scheduling setpoints to achieve the determined loss reduction. It is demonstrated that the model increases the profitability of investment in PtG-GfG facilities via extra financial settlements for the facility operator.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».