Ancillary services from wind turbines: automatic generation control (AGC) from a single Type 4 turbine
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Wind turbines possess the technical ability to provide various ancillary services to the electrical grid. Despite this, renewable generators such as wind and solar have traditionally not been allowed to provide significant amounts of ancillary services, in part due to the variable and uncertain nature of their electricity generation. Increasing levels of renewable generation, however, continue to displace existing synchronous generation and thus necessitate new sources of ancillary or system services. This work is part of an ongoing project that seeks to provide empirical evidence and an examination of how ancillary services can be provided from commercially available wind turbines. We focus specifically on providing secondary frequency response (automatic generation control or AGC) and demonstrate that wind turbines have the technical capability to provide this service. The algorithms used are intentionally simple so as to evaluate the capabilities and limitations of the turbine technology. This work presents results from a single, 800 kW, International Electrotechnical Commission (IEC) Type 4 wind turbine. A total of 10 % of rated power is offered on the regulation market. We do not separate up- and downregulation into individual services. Upregulation is offered through a 5 % constant power curtailment. The AGC update interval is 4 s, to mimic real-world conditions. We use performance scoring methods from the Pennsylvania–Jersey–Maryland (PJM) operator and the National Research Council (NRC) of Canada to quantify the wind turbine's response. We use the calculated performance scores, annual site wind data, and 2017 PJM market price data to estimate income from providing secondary frequency regulation. In all cases presented, income from the regulation market is greater than the energy income lost due to curtailment.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle