Data-Driven Mitigation of Energy Scheduling Inaccuracy in Renewable-Penetrated Grids: Summerside Electric Use Case
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents findings on mitigating the negative impact of renewable energy resources variability on the energy scheduling problem, in particular for island grids and microgrids. The methods and findings presented in this paper are twofold. First, data obtained from the City of Summerside in the province of Prince Edward Island, Canada, is leveraged to demonstrate the effectiveness of state-of-the-art time series predictors in mitigating energy scheduling inaccuracy. Second, the outcome of the time series prediction analysis is used to propose a novel data-driven battery energy storage system (BESS) sizing study for energy scheduling purposes. The proposed probabilistic method accounts for intra-interval variations of generation and demand, thus mitigating the trade-off between time resolution of the problem formulation and the solution accuracy. In addition, as part of the sizing study, a BESS management strategy is proposed to minimize energy scheduling inaccuracies, and is then used to obtain the optimal BESS size. Finally, the paper presents quantitative analyses of the impact of both the energy predictors and the BESS on the supplied energy cost using the actual data of the Summerside Electric grid. The paper reveals the significant potential for reducing energy cost in renewable-penetrated grids and microgrids through state-of-the-art predictors combined with applications of properly-sized energy storage 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 | 0,001 |
| 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 ».