Microgrid energy management: how uncertainty modelling impacts economic performance
Notice bibliographique
Résumé
Short‐term electricity prices are key economic input to model the optimal operation of grid‐connected microgrids. In competitive electricity markets, these prices are not known in advance, and need to be forecasted. Price forecasts, however, have uncertainty, and thus, their errors will impact economic gains. Three main approaches have been employed in the literature to mitigate the uncertainties associated with price forecasts, i.e. rolling horizon optimisation techniques, interval optimisation and scenario‐based methods. In this study, we investigate the economic values of using these approaches, as well as the combination of them, in the operation of microgrids. This is to inform microgrid operators on how to determine which approach should be adopted under different circumstances. Therefore, we first implement point, interval and scenario forecasting models for electricity market prices. The generated forecasts are then fed into a deterministic, robust and stochastic optimisation models for operation scheduling of a typical microgrid. The changes in total energy costs of the microgrid are then evaluated. The simulation results show that while the performance of different methods depends on the volatility of market prices, the model with point price forecasts and a rolling horizon operation scheduling either outperforms other methods or does equally well.
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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 ».