Peak-to-Average Ratio Analysis of A Load Aggregator for Incentive-based Demand Response
Notice bibliographique
Résumé
In smart grid, demand response programs have proven to have significant potential in terms of managing distributed systems. Demand response is a strategy to flatten the load profile of the grid by motivating the users based on utility incentives or price signals. As a result, users are inclined to shift their consumption by adjusting their flexible loads to reduce the peak hours and thus the peak-to-average ratio of the grid load profile. The emergence of energy aggregators facilitates the management of financial interactions between the power market and customers. These new players extract the demand flexibility potentials from the grid by employing optimization techniques. This paper studies a multi-agent system that simulate a set of houses under an incentive-based demand response program. Residential agents are capable of performing a model predictive control and forecasting the outside temperature in order to control thermal loads. The peak to average ratio is used to develop the optimization problem of the residential agents and propose a cost function for the aggregator. The results of the simulations allow to analyze the agents response under an incentive-based demand response program and their impact over proposed cost function for the aggregator. The simulated framework enables aggregators to examine the effectiveness of optimization techniques that are aimed for actual implementation.
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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 | 0,001 |
| 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 ».