Security Constrained Stochastic Power System Scheduling Algorithms - With Wind Electric Generators
Notice bibliographique
Résumé
Power systems worldwide are embracing diverse supply mixes that incorporate a significant portion from renewables such as wind and solar energy. Wind energy is characterised by reliable equipment, but with an output that is uncertain and intermittent. In addition to equipment unreliability (system N-1 criterion), output uncertainties of wind electric generators (WEGs) introduce risk into daily power system schedules. This risk from the uncertainty of output from WEGs can be quantified as expected energy not served (EENS). Furthermore, the introduction of new forms of generation changes the methods of operating transmission systems, further necessitating the use of transmission security constraints in power systems optimization algorithms. This dissertation explores new approaches to stochastically model the real power output of WEGs and to efficiently tackle AC transmission system security constraints for power system optimization algorithms such as optimal power flow (OPF) and day-ahead unit commitment (UC). Usually, normal probabilistic distribution is used to model uncertainty in short-term wind power output forecast and compute EENS. In this dissertation, a new triangular approximate distribution (TAD) model is proposed which is a linear approximation of normal probabilistic distribution to model short-term wind power output forecast and compute EENS. This TAD model is used to formulate a practical risk-constrained fast OPF for transmission systems to simultaneously minimize: 1) risk due to uncertainties in power output from WEGs, and 2) the total operating cost. The integration of new energy resources causes transmission systems to operate in new, challenging, and often unforeseen operating states. Thus, it is imperative that UC algorithms incorporate AC transmission system security constraints and stochastically model output of WEGs to ensure reliable operation of transmission systems. As a first step, a successive mixed integer linear programming (MILP) method is proposed for AC transmission system security constrained unit commitment (SCUC) challenge. Fuzzy sets theory is used to model infeasible constraints in this MILP formulation. As a next step, the TAD model of WEGs is integrated into the MILP formulation of SCUC to create a fast security and risk constrained probabilistic UC algorithm. The two UC algorithms are tested on large systems.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 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 ».