Generation maintenance scheduling in virtual power plants
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Notice bibliographique
Résumé
In an active network, as a virtual power plant (VPP), periodic maintenance of distributed generators (DGs) is critically vital for the reliable operation of the power system. To prevent unexpected failure of DGs and avoid deterioration of the grid's reliability, coordination of maintenance scheduling is indispensable. In this study, maintenance management of a VPP is proposed for scheduling the planned outage of DGs, in order to preserve their useful lifespan. In addition to conventional DGs and the upstream power grid, renewable generation including wind turbines and photovoltaic systems, energy storage systems, and curtailable loads are considered as components of the VPP. The proposed maintenance scheduling scheme provides different advantages in viewpoints of cost and reliability. Moreover, risk management is also investigated to lower the risk of maintenance scheduling due to the uncertainty in price in an energy market by adopting the conditional value at risk as a measure of risk. The overall cost is minimised considering the power loss in the grid as well as the security constraints such as DGs operational constraints, voltage magnitude, and transmission lines’ power flow limit. The effectiveness of the proposed scheme is illustrated using numerical studies with short‐ and long‐term scheduling.
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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 découle