Control and EMS of a Grid-Connected Microgrid with Economical Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Recently, significant development has occurred in the field of microgrid and renewable energy systems (RESs). Integrating microgrids and renewable energy sources facilitates a sustainable energy future. This paper proposes a control algorithm and an optimal energy management system (EMS) for a grid-connected microgrid to minimize its operating cost. The microgrid includes photovoltaic (PV), wind turbine (WT), and energy storage systems (ESS). The interior search algorithm (ISA) optimization technique determines the optimal hour-by-hour scheduling for the microgrid system, while it meets the required load demand based on 24-h ahead forecast data. The control system consists of three stages: EMS, supervisory control and local control. EMS is responsible for providing the control system with the optimum day-ahead scheduling power flow between the microgrid (MG) sources, batteries, loads and the main grid based on an economic analysis. The supervisory control stage is responsible for compensating the mismatch between the scheduled power and the real microgrid power. In addition, this paper presents the local control design to regulate the local power, current and DC voltage of the microgrid. For verification, the proposed model was applied on a real case study in Oshawa (Ontario, Canada) with various load conditions.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».