Demand Response for Electric Vehicles Using Options
Notice bibliographique
Résumé
Electricity spot prices in emerging electricity markets exhibit high volatilities and occasional distinctive price spikes due to the non-storable nature of electricity. Furthermore, the inherent variability and uncertainty of renewable energy generation require balancing supply and demand all the time for electric power systems. In the context of reliable electricity service, demand response (DR) programs allow end-users to adapt their electricity usage to changes in the price of electricity over time. DR programs include price-based and incentive-based DR programs. Real-time pricing (RTP) is a price-based DR program, which charges customers electricity rates based on the utility’s real-time production costs. Electric vehicles (EVs) can utilize their flexibility in load curtailment to provide potential demand response opportunities. However, the current DR programs available do not fully consider EVs’ potential for renewable energy integration through demand-side management. In this research, we propose introducing financial options as additional incentives for EV users under RTP, reinforcing their encouragement to align the renewable energy supply peak better. Also, the proposed DR program can guarantee peak load reduction reducing utility’s risk exposure in demand peak. A realistic study on the Ontario electricity market shows that the proposed DR program significantly saves EV users’ charging costs. Also, the research results show that the proposed DR program allows electricity utilities to dynamically optimize electric grid operations without increasing the price volatility and defer the need to construct new generation capacity.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».