Layered stochastic approach for residential demand response based on real‐time pricing and incentive mechanism
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a layered stochastic optimization approach for residential demand response (DR) under real‐time pricing (RTP) and an incentive‐based mechanism, which contains three steps. In the first layer, an independent system operator (ISO) announces day‐ahead RTP to a residential load aggregator (RLA). The RLA predicts individual household loads (step 1) and aggregates the loads to minimize electrical cost (step 2). In the second layer, the RLA announces incentives to homes, and home energy management systems (EMS) control the loads to maximize the reward in real‐time (step 3). In Step 1, probability based individual load prediction models are developed. In Step 2, a stochastic optimization model is developed to aggregate controllable loads of residential consumers. In Step 3, an incentive‐based mechanism is proposed, based on which, a real‐time load control model for individual homes is developed to benefit the RLA and homeowners. A highly efficient real‐time control algorithm for home EMS is developed. The case studies show that, with 10% controllable energy integration, the peak demand is reduced by 17.5% and the energy cost of the controllable loads is reduced by 28%. The proposed mechanism can effectively aggregate many individual residential controllable loads to participate in an electricity market.
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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 ».