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Enregistrement W4404411323 · doi:10.1109/pvsc57443.2024.10749298

Capabilities of Photovoltaic Solar and Battery Energy Storage Systems in Supporting the Power Grid

2024· article· en· W4404411323 sur OpenAlexaff
R. J. Sanderson, Marianne Rodgers

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiquePower Systems and Renewable Energy
Établissements canadiensWind Energy Institute of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotovoltaic systemEnergy storageRooftop photovoltaic power stationGrid-connected photovoltaic power systemGridBattery storagePhotovoltaic mounting systemBattery (electricity)Solar cableStand-alone power systemSolar energyPhotovoltaicsComputer scienceGrid energy storageElectrical engineeringPower (physics)Distributed generationEngineering physicsRenewable energyMaximum power point trackingPhotovoltaic thermal hybrid solar collectorEngineeringSolar mirrorPhysicsVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasing the amount of renewable energy generators on power grids can impact grid stability due to the renewable energy resource's variability and them supplanting conventional synchronous generation. While synchronous generators traditionally provide both energy and ancillary services, non-synchronous renewable energy generators typically provide only energy. The ability of renewable energy generators to overcome these challenges is critical to maintain grid stability. This work demonstrates the capabilities of a photovoltaic power plant and a battery energy storage system to provide a range of reliability services to the grid. Results from real world demonstrations help utilities and system operators realize the capabilities of the inverter-based energy sources to provide ancillary services and will guide them in the creation of markets for such services. While this work used simple controls and algorithms, results could improve if forecasts and more complex algorithms are incorporated. Nevertheless, the results from this demonstration serve as a proof-of-concept that can show transmission-connected equipment owners the capabilities of the technology.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,854
Score d'incertitude au seuil0,880

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,206 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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