Optimal Ensemble Control of Loads in Distribution Grids with Network\n Constraints
Notice bibliographique
Résumé
Flexible loads, e.g. thermostatically controlled loads (TCLs), are\ntechnically feasible to participate in demand response (DR) programs. On the\nother hand, there is a number of challenges that need to be resolved before it\ncan be implemented in practice en masse. First, individual TCLs must be\naggregated and operated in sync to scale DR benefits. Second, the uncertainty\nof TCLs needs to be accounted for. Third, exercising the flexibility of TCLs\nneeds to be coordinated with distribution system operations to avoid\nunnecessary power losses and compliance with power flow and voltage limits.\nThis paper addresses these challenges. We propose a network-constrained,\nopen-loop, stochastic optimal control formulation. The first part of this\nformulation represents ensembles of collocated TCLs modelled by an aggregated\nMarkov Process (MP), where each MP state is associated with a given power\nconsumption or production level. The second part extends MPs to a multi-period\ndistribution power flow optimization. In this optimization, the control of TCL\nensembles is regulated by transition probability matrices and physically\nenabled by local active and reactive power controls at TCL locations. The\noptimization is solved with a Spatio-Temporal Dual Decomposition (ST-D2)\nalgorithm. The performance of the proposed formulation and algorithm is\ndemonstrated on the IEEE 33-bus distribution model.\n
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».