Notice bibliographique
Résumé
In this dissertation we formulate a short-term electricity market-clearing problem with stochastic security criteria. The proposed stochastic security criteria, snake use of probabilistic measures of the expected bald not served or of the loss-of-load probability associated with the random failures of pre-selected sets of generators, lines as well as load disturbances. We snow that by economically penalizing the operation of the market through the associated demand-side costs of involuntary load shedding, the reserve service requirements are determined implicity, thus removing the needs for specifing any a priori reserve requirements. Under this approach, the market-clearing problem gains in flexibility as it can balance file respective expected costs of: (i) the pre-contingency preventive security control actions that include unit commitment, generation and load dispatch as well as reserve scheduling; (ii) the post-contingency corrective actions that deploy reserves through further unit, commitment decisions and load and generation re-dispatch; and, (iii) any post-contingency involuntary load shedding decisions. Case studies illustrate that electricity market-clearing with stochastic security leads to non-negligible economic savings for society; while it can still ensure that consumers benefit from a secure supply of electricity given how they value load shedding. We derive theoretical results pertaining to the prices of energy and security corresponding to the optimal schedules of the market-clearing process. The key result of this analysis establishes that involuntary load shedding is used after a contingency if and only if the expected marginal costs of scheduling reserves and deploying them are greater than the expected marginal costs of load shedding. We then extend the model of electricity market-clearing with stochastic security by proposing a short-term electricity market-clearing formulation capable of accounting for non-dispatchable and intermittent power generation sources like wind power. We show how the electricity market-clearing model can take into account uncertainties in the next day/hours wind power generation predictions as well as those of the demand. Also, We demonstrate how the market-clearing formulation can integrate the scheduling of a large-scale centralized energy storage infrastructure. Finally we define rigorously the concept of the set of umbrella, contingencies for security-constrained optimal power flow problems, a class of power system scheduling problems to which market-clearing with stochastic: security belongs. We propose an identification method to identify the members of this set by making use of the vector norms of the Lagrange multipliers associated with the post-contingency power balance relations. We suggest a heuristic contingency ranking rule based on those vector norms, and we argue that, the proposed identification rule and ranking method can be of use to system operators when specifying reduced sets of contingencies for security-constrained market-clearing problems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».