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Enregistrement W2802992764 · doi:10.24295/cpsstpea.2018.00001

Optimal Design and Operation of a Remote Hybrid Microgrid

2018· article· en· W2802992764 sur OpenAlexaboutno aff
Farzam Nejabatkhah

Notice bibliographique

RevueCPSS Transactions on Power Electronics and Applications · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrogrid Control and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrogridPhotovoltaic systemGridReliability engineeringAutomotive engineeringEnergy storageHybrid systemComputer scienceEngineeringPower (physics)VoltageElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High operational costs, environmental concerns and fuel handling challenges in diesel-based remote off-grid systems have prompted the application of alternative sources of energy and energy storage systems. Based on these drives, operators of isolated microgrids have been seeking out these alternatives. In response, a Canadian utility is investigating the application of utility scale photovoltaic (PV) generation and Battery Energy Storage Systems (BESS) to supplement existing Diesel Generators (DiGs) in an off-grid community. This paper presents the design, operation, and dispatch strategy for this hybrid PV/BESS/DiG isolated microgrid. A Northern remote off-grid community in Canada is used as a case study. Custom models to accurately represent all components of the hybrid microgrid in the Northern climate are developed first. Then, optimization algorithm that minimizes the Annual System Cost (ASC) are developed to size the PV and BESS. The algorithm incorporates the cost of the BESS, the rated power limits of PV and BESS, and the prime rating capability of DiGs. Finally, the paper proposes to optimally site the BESS by minimizing the total system loss and optimizing the voltage profile along the feeders. The study reports both cost saving and power quality improvement with the installation of PV and BESS, and presents guidelines on how to generalize these results to other hybrid isolated microgrids.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,190 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations61
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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