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Enregistrement W2153836555 · doi:10.1109/epec.2012.6474937

Generation scheduling in Microgrids under uncertainties in power generation

2012· article· en· W2153836555 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrogrid Control and Optimization
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDispatchable generationMicrogridPower system simulationMathematical optimizationScheduling (production processes)Computer scienceInteger programmingLinear programmingJob shop schedulingGridElectricity generationRenewable energyElectric power systemDemand responseDistributed generationPower (physics)EngineeringElectricityMathematicsScheduleElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper studies the scheduling of power generation in a Microgrid (MG) that has a group of dispatchable and non-dispatchable generators. In order to maximize the benefits of the resources available in a MG, an optimal scheduling of the power generation is required. Renewable resources have an intermittent nature that causes uncertainties in the system. These added uncertainties must be taken into consideration when solving the generation scheduling problem in order to obtain reliable solutions. The operation of a MG in grid-connected mode and isolated mode is analyzed in this paper for different demand profiles. Two mixed integer linear programming (MILP) models for the day-ahead unit commitment problem in a MG are proposed. Each model corresponds to one mode of operation. Uncertainty handling techniques are integrated in both models. The models are solved using the General Algebraic Modeling System (GAMS). Two study cases are examined to study the operation of a MG, and to evaluate the effects of uncertainties on the day-ahead unit commitment problem.

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 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,391

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,200 · 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

En bref

Citations53
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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