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Enregistrement W4388068048 · doi:10.6036/10882

IMPACT OF THE IMPLEMENTATION OF THE NEW QUARTER-HOURLY MODEL ON A WIND FARM IN THE PENINSULAR ELECTRICITY SYSTEM

2023· article· en· W4388068048 sur OpenAlexaboutno aff
Raquel Caro Carretero, FERNANDO GARCIA JIMENEZ

Notice bibliographique

RevueDYNA · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnergy Load and Power Forecasting
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)ElectricityEnvironmental economicsWind powerCompetition (biology)Electricity marketTransparency (behavior)BusinessDemand responseIndustrial organizationEconomicsComputer scienceEngineeringComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electricity sector, in global terms, has undergone significant and severe structural changes, with the aim of allowing free choice for energy consumers and achieving greater competition between markets. In this regard, quarter-hourly deviations are promoted by European regulations for the purpose of energy market management. The EU requires electricity suppliers to provide data on their energy production and consumption every 15 minutes. This requirement has been designed to promote transparency and competition in the energy market. Until now, Spain has used an hourly deviation settlement system, so the implementation of this new model will entail a complex and gradual change. In fact, the introduction of a quarter hourly market would enable consumers to access more frequent pricing information, which would help them make more informed decisions about their energy usage. This would also create opportunities for more sophisticated demand-side management strategies, such as real-time pricing and automated demand response. Although the integration of the electrical sector is an important aspect of the EU's broader efforts to create a single energy market and reduce carbon emissions, there are still significant challenges to be overcome, such as the need to improve grid infrastructure, ensure the security of supply, and harmonize regulatory frameworks across member states. The main objective of this article is to study the impact that the implementation of the new quarter-hourly model will have in a wind farm, given the intrinsic variability of this energy source and the current reliability of prediction systems. With continued advancements in technology and improved forecasting techniques that allow suppliers to adjust their operations in real-time based on changing conditions, it is likely that the uncertainty of unmanageable units will continue to decrease over time, making them an even more reliable and efficient source of clean energy in the future. Keywords: Quarter-hourly model, imbalances, electricity market, wind energy, hourly deviation settlement system

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,242 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2023
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Résumé présentoui

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