Collaborative operation and supply/demand management of virtual power plant system integrating complex network theory
Notice bibliographique
Résumé
Virtual power plant can effectively solve the impact brought by distributed power supply access to the grid system and optimize the operational efficiency of the grid.In this paper, a virtual power plant operation system based on complex network is designed.Under the premise of taking into account the security and economy, the complex network is used to realize the automatic access of distributed energy sources and adjustable load access, put forward the topology of autonomous learning virtual power plant network, and construct the corresponding load calculation mathematical model.In addition, a day-ahead robust bidding model for multi-energy virtual power plants to participate in the peaking market is established, taking into account demand response, and the model is solved using the column and constraint generation algorithm.After the simulation experiments, a virtual power plant project containing PV, MT and wind power is analyzed as an example, and it is found that the price of electricity before 9:30 and after 16:30 is low and the purchase price is lower than the cost of VPP power generation, so in this paper, the system purchases electricity from the grid, which reduces the generation of power by generating units and reduces the cost of power generation by the system.Between 11 and 16 o'clock, the market price of electricity is very high, higher than the cost of VPP power generation, so the VPP sells electricity to the grid to gain revenue.In this paper, the operation of virtual power plant under system operation is in line with the market law, optimizing the cooperative operation and supply and demand management of virtual power plant system.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».