Hydrothermal simulations in Brazil using batteries - First Results
Notice bibliographique
Résumé
The share of renewable energy sources has increased worldwide, especially those considered unconventional (i.e. without considering hydropower). Besides proved as economically competitive, these sources cause less environmental impacts when compared to other sources of traditional power generation such as coal and oil. However, solar and wind power plants are intermittent, i.e., the generation varies according to the availability of the respective natural resources and therefore are considered non-dispatchable by the System Operator (SO). Because of that, the electrical systems must be able to somehow compensate the variability from the non-dispatchable energy sources to meet the supply-demand equilibrium. Storage technologies such as electrochemical (e.g. batteries) and electromechanical (e.g. flywheel) could be used in that sense. Recent developments of these technologies opened space for several ancillary services and products to be offered by the storage systems to the electrical system. In addition to that, the sustained reduction in operation and maintenance (O&M) costs summed to the payments for providing ancillary services could make some of these technologies economically attractive, under certain conditions. Given this new scenario, the representation of these storage systems in the expansion planning and power systems mathematical models becomes necessary. In this study, we simulated the Brazilian electrical system at 2035, considering batteries (corresponding to 7% of the installed capacity) and a 30% share of unconventional renewable energy in the system generation capacity.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».