MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2984773493 · doi:10.1109/psce.2006.296345

Power System Security in Market Clearing and Dispatch Mechanisms

2006· article· en· W2984773493 sur OpenAlexaffabout
Claudio A. Cañizares, S.K.M. Kodsi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Power System Optimization
Établissements canadiensAmec Foster Wheeler (Canada)University of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiddingMarket clearingEconomic dispatchElectric power systemComputer scienceClearingCommon value auctionMathematical optimizationPower (physics)EconomicsMicroeconomicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents and discusses some typical market clearing and dispatch mechanisms based on security-constrained (SC) optimal power flow (OPF) techniques that are currently being utilized in various jurisdictions throughout the world, concentrating on how system security is accounted for in these auction systems and the effect that this has on the system dispatch schedules and energy prices. The Ontario market is used as an example to illustrate the practical application of these security-constrained clearing and dispatch mechanisms. The need for a better representation of system security in the existent auction systems is also discussed, based on the fact that "unexpected" dispatch solutions, resulting from diverse bidding patterns and the mechanisms used to clear and dispatch the market, may render ineffective the predetermined system security limits typically used in most auction models, leading to insecure operating conditions and/or unnecessary high prices associated with an unrealistic modeling of system congestion. The latter is illustrated using a simple 6 bus test system, comparing the dispatch levels and prices, as well as the general system operating conditions, obtained from a SC-OPF auction mechanism with respect to those obtained using a voltage-stability-constrained technique, which better represents system security

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,782
Score d'incertitude au seuil0,392

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,001
Tête enseignante GPT0,148
Écart entre enseignants0,147 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetElectric Power System OptimizationTravaux en français237 207