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Enregistrement W1987877321 · doi:10.1109/epec.2013.6802936

Dispatch techniques for Canadian remote communities with renewable sources

2013· article· en· W1987877321 sur OpenAlexaffabout
Juan Clavier, Michael Ross, G. Joós

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrogrid Control and Optimization
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrogridRenewable energyDiesel generatorEconomic dispatchBenchmark (surveying)Computer scienceDiesel fuelAutomotive engineeringElectric power systemReliability engineeringEngineeringPower (physics)Electrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The appropriate dispatch of Load Shifting Devices (LSD) and Renewable Energy Sources (RES) is still a challenging issue for the Remote Community (RC). This paper analyzes three techniques for the economic dispatch of a RC microgrid that implements RES and LSDs as in the case of Energy Storage Systems (ESS) to a diesel infrastructure. Two online or period-ahead techniques are compared to an offline mathematical formulation of a PV-ESS-Diesel system for an hourly-based annual simulation. A new online method, based on the average cost curve of a generator is introduced as it consists in a combination between the closed mathematical formulation of a classic offline technique and the online capabilities of a Knowledge-Based Expert System (KBES). An application of the three techniques over the same benchmark shows that by the introduction of a load shifting capability of approximately 25% of the peak, for all three methods the RC is able to save around 3% of the overall diesel consumption of a PV-Diesel Microgrid (MG).

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,795
Score d'incertitude au seuil0,407

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,161
Écart entre enseignants0,157 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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