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Enregistrement W3216854841 · doi:10.1109/epec52095.2021.9621744

Market-Clearing Mechanism for Demand Aggregation at the distribution level through Transactive Energy

2021· article· en· W3216854841 sur OpenAlexafffund
David Toquica, Kodjo Agbossou, Nilson Henao, Roland P. Malhamé, Sousso Kélouwani, Juan C. Oviedo-Cepedaz

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Energy Management
Établissements canadiensPolytechnique MontréalHydro-QuébecUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesScience and Engineering Research CouncilHydro-QuébecUniversité du Québec à Trois-Rivières
Mots-clésTransactive memoryMechanism (biology)ClearingMarket mechanismMarket clearingDistribution (mathematics)BusinessEnvironmental economicsComputer scienceIndustrial organizationMicroeconomicsKnowledge managementEconomicsMarket economyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Demand aggregators work as service providers for both demand- and supply-side agents. Thus, they can add value to all the electric sector and link solutions across the complete power systems infrastructure. However, their implementation faces challenges related to outdated regulatory and market frameworks and customers’ uninterest. Indeed, the traditional hierarchical grid structure, which considers consumers as passive agents, does not incentivize the appearance of demand aggregators. This condition is currently changing due to Transactive Energy (TE) mechanisms that empower customers to contribute to grid management. Therefore, TE could be the appropriate environment to incentive demand aggregators to provide their services. In this context, the present paper analyzes a market-clearing mechanism in local distribution markets for demand aggregators to benefit from TE features coordinating flexible residential resources. The proposed configuration is a Stackelberg game where the aggregator parametrizes the residential demand to formulate an optimal pricing strategy. Simulations of the transactions show the feasibility of using an approximate model to parametrize and flatten the aggregated demand.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,402

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,186 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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