Enhancing Micro Energy Grid (MEG) Performance by Novel D-FACTS based on GA-ANFIS Integration
Notice bibliographique
Résumé
This paper concerns with enhancing Micro Energy Grid (MEG) performance by Novel Developed Flexible AC Transmission System (D‐FACTS) based on the integration of Genetics algorithm (GA) and Adaptive Neuro‐Fuzzy Inference System (ANFIS). The design and development of MEG, with hardware demonstration, is developed at the Energy Safety and Control Laboratory (ESCL), University of Ontario Institute of Technology. The hardware/software based system includes implementation of control strategies for Distributed Energy Resources (DER) and programmable loads in a laboratory scale; and the appropriate software was developed to monitor all MEG parameters and to control the various components. The interconnection of renewable energy sources, such as wind power, solar PV and others, are implemented, studied and integrated into this MEG. Furthermore, gas based DERs operate as Combined Heat and Power (CHP) to supply both thermal and electrical loads. The design, development, and hardware setup of this MEG has been presented in a planning stage and an operational stage. Firstly, the planning stage optimizes the size and type of DERs for minimum cost and emissions. Then, in the operational stage, there will be the evaluation of the dynamic response to fine tuning the dynamic response. So a novel D‐FACTS device, Green Plug‐Energy Economizer (GP‐EE) with two DC/AC schemes, is proposed and integrated into this MEG. The integrated GA with ANFIS has been applied to control the settings of GP‐EE to fine‐tune the system dynamic response. The proposed controller ensures the adaptation of the global control error of dynamic tri‐loop regulation for GP‐EE. The proposed control strategy leads to get full MEG utilization by increasing the energy efficiency and reliability. Power factor improvement, bus voltage stabilizing, feeder loss minimization and power quality enhancement are realized and achieved. Hardware demonstration with digital simulations have been used to validate the results to show the effectiveness and the improved performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».