Industrial Flexibility as Demand Side Response for Electrical Grid Stability
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Electricity markets are currently experiencing a period of rapid change. The intermittent nature of renewable energy is disrupting the conventional methods used in operational planning of the electrical grid, causing a shift from a day-ahead forecast policy to a real-time pricing of delivered electric power. A path towards a more renewable, robust and intelligent energy system is inevitable but poses many challenges to researchers and industry. In the field of process industry, strategies based on demand side response are receiving attention and could represent a partial solution for this challenge. Coordination between production scheduling and procurement of electric power is of high importance and can contribute to reducing cost and emissions associated with production. A methodology to quantify such benefits is presented here with a case study, which reveals the potential benefits of flexible operation. In this case, the minimum compensation for flexibility services ranges between 5 and 20 € per unit (MWh) of restricted power. However, such a compensation depends on geographic location (electricity prices) and the frequency of restrictions. The method follows a rolling scheduling approach that provides optimization of the short-term schedule. This work introduces the concept of representing flexible processes as ‘equivalent batteries’ which store electricity from low-cost periods as intermediate products and consume the embedded energy during high-cost periods. Cost related to providing flexibility combined with the profits from optimized process scheduling contribute toward monetization of flexibility as an ancillary service for the grid. Balancing this service with the cost of implementing DSR solutions provides a means for calculating a pricing strategy for grid flexibility.
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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 | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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