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Enregistrement W4312786875 · doi:10.1109/pesgm48719.2022.9916812

Duck-curve Mitigation in Power Grids with High Penetration of PV Generation

2022· article· en· W4312786875 sur OpenAlexaff
Ivan Calero, Claudio A. Cañizares, Kankar Bhattacharya, Ross Baldick

Notice bibliographique

Revue2022 IEEE Power & Energy Society General Meeting (PESGM) · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueLightning and Electromagnetic Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPenetration (warfare)Electricity generationEnvironmental sciencePower gridElectrical engineeringPower (physics)Nuclear engineeringMaterials scienceEngineeringPhysicsOperations research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Small-scale PV generation has become popular with residential customers in several jurisdictions with high solar radiation, as an alternative to improve their carbon footprint and reduce their electricity bills. However, massive deployment of such distributed generation is creating a particular and undesirable shape in the net demand, which deepens at hours of peak solar PV injections at noon and suddenly rises towards the evening, known as the “duck curve”. Hence, this paper investigates the use of pre-cooling strategies in residential households to mitigate the duck-curve effects. To this aim, appropriate thermal models and simulations of houses are first developed and carried out to demonstrate the technical feasibility of pre-cooling in a house with a typical configuration, based on the Smart Residential Load Simulator (SRLS) developed at the University of Waterloo. Then, an aggregation technique is proposed to evaluate the effects on a large grid of different penetration levels of PV, and pre-cooling approaches to manage the duck-curve in California and Texas, concluding that such techniques are capable of substantially flattening the system net demand curve.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,203 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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