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Enregistrement W3139172156 · doi:10.3389/fenrg.2022.831462

Industrial Flexibility as Demand Side Response for Electrical Grid Stability

2022· article· en· W3139172156 sur OpenAlexaff
Alessio Santecchia, Ivan Kantor, Rafael Castro-Amoedo, François Maréchal

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Energy Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Energy Management
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesH2020 Marie Skłodowska-Curie ActionsHorizon 2020 Framework ProgrammeSwiss Competence Center for Energy Research – Supply of Electricity
Mots-clésRenewable energyElectricityGridFlexibility (engineering)Environmental economicsDemand responseElectric power systemScheduling (production processes)Wind powerComputer scienceUnit costOperations managementEngineeringEconomicsElectrical engineeringPower (physics)Microeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,236 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations26
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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