Value-stack aggregator optimal planning considering disparate DERs technologies
Notice bibliographique
Résumé
Federal energy regulatory commission (FERC) Order #2222 prescribes that distributed energy resources (DERs) with 100 kW or more capacity in aggregate should be allowed to participate in organized electricity markets. Most aggregation is via a combination of disparate DER technologies such as solar, wind, storage, electric vehicles, and smart load units. Another stumbling block to enabling participation of DERs in organized electricity markets is the energy limitation. However, there is a lack of aggregator models in the literature that gainfully allow aggregation of disparate DER technologies that are energy limited. To address this shortcoming, we proposed a disparate DER aggregator (DDA) planning model here, that overcomes energy limitation of DERs. The DDA planning model considers multiple revenue streams of (1) capacity credits; (2) energy revenues; and (3) ancillary services revenues. The proposed DDA planning model enables disparate DER technologies to collate and provide a firm power capacity and participate in the market capacity auction and receive capacity credits. This comprehensive DDA planning model considers the dynamic/temporary aggregations with other facilities through peer-to-peer (P2P) trade, and maximization of the net present value (NPV) revenues over the planning horizon. The developed model is tested on sample and practical large-scale case studies. Additional sensitivity analyses are performed, demonstrating the favourable performance and the business potential of the developed DDA planning model.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,005 | 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 ».