Comprehensive platform for distribution transactive energy markets
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Reducing the cost of distributed energy resources (DERs) such as renewables, storage, electric vehicles and smart loads is driving their increased connection to distribution systems. Extracting maximum benefits from DERs require liberalising distribution systems by allowing: (1) a distribution transactive energy market (DTEM) operated by a local distribution operator (LDO) and (2) peer‐to‐peer (P2P), peer‐to‐LDO (P2LDO) and Transmission‐to‐LDO (T2LDO) type transactions. A DTEM will bring several benefits such as: (1) enhanced economic opportunity for DERs, making them more profitable and (2) increased social welfare benefiting both buyers and sellers. To achieve this objective, we develop a comprehensive three‐phase DTEM platform that provides maximum economic opportunities for DERs and maximises social welfare that benefits all market participants, while considering P2P, P2LDO and T2LDO transactions, for both energy and ancillary services. Interaction between bulk electricity market independent system operator (ISO) and LDO controlled DTEM is presented. The DTEM model is implemented as a practical mixed‐integer linear programming formulation that includes a network reconfiguration feature. The DTEM model is studied on three‐phase 5‐bus and 34‐bus systems, demonstrating its effectiveness to settle energy and ancillary service transactions, while obtaining distribution locational marginal prices. Results show that P2P transactions, when allowed, increase social welfare and increases profitability of DERs.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».