Auction-Based Scheduling of Excess Energy Consumption to Enhance Grid Upward Flexibility
Notice bibliographique
Résumé
Grid balancing is an essential requirement for power grid systems. This requirement has traditionally been fulfilled by existing flexibility mechanisms that provide voltage and frequency regulation. However, the recent interests in greening the energy supply by using more renewable energy sources present new grid balancing challenges. Such volatile energy sources introduce generation-side uncertainty and cause the flexibility mechanisms to fall short more often on providing enough balancing capacity. In this paper, we target the problem of balancing surplus energy from renewable sources by selling it in an auction to allow for its quick consumption. Our solution uses cloud datacenters as managed loads by incentivizing inter-datacenter cloud workload migrations through the auction sale of excess energy. It leverages the programmability and energy-demands flexibility of cloud datacenters, and uses incentivized cloud workload migrations to increase the energy consumption of a datacenter in a certain location to consume its excess energy. We propose an integrated auctioning-scheduling mechanism that auctions the surplus energy and schedules its consumption on a cloud datacenter. The auction part incentivizes the inter-datacenter cloud workload migrations, while the scheduling part ensures that migrated workloads do not exceed the destination datacenter capacity. Existing datacenter-based grid balancing approaches have focused on providing downward flexibility and only considered the case of owner-operated datacenters. In contrast, our system focuses on providing upward flexibility to target the increasingly frequent problem of excess energy from renewables, and it uses public cloud datacenters to increase the participation of datacenters in providing demand-side flexibility. Conducted simulation experiments show the effectiveness of our approach in ramping up the energy consumption of a target datacenter to minimize the time needed to consume the excess energy by as much as 75%. Plus, selling excess energy in an auction was shown to salvage 55%-65% of its original cost and provide 10% of cost savings to buyers.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».