Economic dispatch in microgrids using compromise solution method
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we evaluate a multi-objective-moving-horizon-optimization (MO-MHO) approach as an instrument for improvement of economic dispatch in microgrids. In particular, we investigate the effect of adaptation of the multi-objective optimization strategy used in the moving horizon framework on the end result of the economic dispatch. Power dispatch in microgrids is inherently a high-dimensional problem often cast as a mixed-integer stochastic program with conflicting objectives. Implied is the fact that exhaustive exploration of the whole Pareto front in a related multi-objective approach is not a computationally tractable decision tool. It is thus argued that it is preferable to represent the problem as a bi-objective optimization problem with the two costs grouping the least conflicting components. The solution method for the optimization problem over a window “looking into the future” can then be selected or adjusted in real time by employing an independent set of assessment functions evaluated along the trajectories of optimal multi-objective solutions already implemented over a window in the past. The proposed strategy is applied to a case study of a remote microgrid. Its performance is evaluated based on simulation results that suggest that choosing the compromise solution of the MO-MHO problem may be superior to the usual scalarization methods.
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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 ».