Randomized Customer-Sensitivity-Aware Control of Thermostatic Loads for Better Integration of Intermittent Renewables
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Increased electric grid penetration of intermittent renewable energy sources has reduced the controllability of the generation side and created a need for more coordination between generation and load to maintain grid stability. Thermostatically controlled loads (TCLs) have long been seen as capable of providing a source of load flexibility. However, controlling thousands of small loads to create a better match between generation and consumption is a challenging task. Direct load control methods tend to be imprecise and invasive, while pricing-based methods can result in social push-back and produce unreliable results. Following an established trend aimed at limiting loads synchronization effects, a probabilistic control scheme is proposed. It is based on a novel type of aggregator-customer contracts. The latter are tailored a priori so as to account for a customer’s particular tolerance to loss of comfort versus interest in cost reduction. While through these contracts, aggregators have to obey preagreed constraints on their controls, the upside for them is that they can reliably anticipate the aggregate behaviors that their pool of loads can achieve. The control is decentralized via a single so-called pressure signal which is broadcast and acts locally, in a probabilistic manner, on thermostat set points. We demonstrate how the probabilistic nature of the control allows achieving a continuum of smooth potentially desirable aggregate load behaviors.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle