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Enregistrement W2543217909 · doi:10.1109/epecs.2015.7368491

Optimum planning of renewable energy resources in conjunction with battery energy storage systems

2015· article· en· W2543217909 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
ThématiqueOptimal Power Flow Distribution
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScheduleRenewable energyComputer scienceReliability engineeringEnergy storageOverhead (engineering)Software deploymentBattery (electricity)Mathematical optimizationPower (physics)EngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The immense deployment of renewable energy resources (RES) have gained significant interest in distribution networks, which creates great challenges for distribution network planners and operators. One way of mitigating such challenges is to combine the integration of RES with energy storage systems (ESS). However, appropriate combination of both RES and ESS requires new planning methodologies in distribution networks that take into account the special features and characteristics of such new resources i.e. RES and ESS. To that end, this paper presents a new algorithm for optimum planning of RES in conjunction with Battery ESS (BESS) in distribution networks. The objective of the proposed planning algorithm aims to minimize the overall capital and operational costs. The proposed formulation of the planning problem takes into account the implementation of smart inverters control to optimally schedule the active and reactive power outputs of RES and BESS units. Further, several technical constraints are taken into consideration, including maximum reverse power at the substation, maximum number of RES connections, voltage technical limits, and thermal limits of cables and overhead lines. The formulated problem has been solved using a combination between metaheuristic technique and deterministic technique. Several case studies have been carried out to test the effectiveness of the proposed planning methodology.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,581
Score d'incertitude au seuil0,551

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations5
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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