A Novel Framework for Centralized Remote Power Smoothing as a Prospective Ancillary Service
Notice bibliographique
Résumé
The increasing integration of intermittent renewable energy sources and the large load variations introduce fast power fluctuations. These fluctuations can impact grid stability and lead to significant frequency deviations, emphasizing the need for effective power smoothing strategies to ensure reliable grid operation. This paper introduces a novel centralized remote power smoothing (CRS) framework, where smoothing facilities (SF) are located away from the sources of power fluctuations. The CRS is proposed as a novel market ancillary service that can be fully integrated within the existing automatic generation control (AGC) of power system operators. The feasibility of the CRS is evaluated in comparison to conventional on-site smoothing and increasing AGC reserve capacity. First, a real-world proof of concept is demonstrated in the electricity system of Ontario, Canada, where a 2-MW flywheel storage facility remotely smooths the output power of a 200-km away transmission-connected wind plant. Subsequently, several simulation studies are conducted on the New England IEEE 39-Bus System, using real high-resolution renewable power and load profiles with 2–second granularity.The proposed CRS achieves up to 84% of the on-site smoothing performance using only 56% of its SFs' capacities. Yet, CRS large-scale practical implementation could be limited to 80% ofits theoretical performance.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».