Effects of correlated photovoltaic power and load uncertainties on grid‐connected microgrid day‐ahead scheduling
Notice bibliographique
Résumé
Due to the increasing integration of photovoltaic‐based distributed generators (PV‐DGs), uncertainties resulted from both PV‐DG power and loads have posed a serious challenge in microgrid day‐ahead scheduling and operation. In this study, the effect of uncertainties in both PV‐DG power and loads on the microgrid day‐ahead scheduling is assessed. Specifically, the correlation between the PV‐DG power and load uncertainties is taken into account as this is closer to the reality. The probabilistic optimal power flow (P‐OPF) model is formulated to analyse the impact of the correlated PV‐DG power and load uncertainties. A modified Harr's two‐point estimation method (MH‐2PEM) is introduced to provide computation‐efficient estimation of the P‐OPF solution. Results obtained by using the MH‐2PEM and Monte Carlo simulation are compared in an equivalent 44 kV distribution feeder system and the accuracy and efficiency of the MH‐2PEM are verified. The variation ranges of the microgrid day‐ahead scheduling solution resulted from uncertainties in PV power and load are obtained with various confidence levels.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».