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Enregistrement W2807481371 · doi:10.1051/matecconf/201817101006

Optimization of Energy Management of a Microgrid Based on Solar-Diesel-Battery Hybrid System

2018· article· en· W2807481371 sur OpenAlexaff
Hussein Ibrahim, Mazen Ghandour

Notice bibliographique

RevueMATEC Web of Conferences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueHybrid Renewable Energy Systems
Établissements canadiensCegep de Sept Iles
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrogridPhotovoltaic systemRenewable energyBattery (electricity)Energy managementHybrid systemAutomotive engineeringEnergy storageComputer scienceHybrid powerEnergy management systemPower (physics)EngineeringEnergy (signal processing)Electrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hybrid systems, which are composed of combinations of diesel generators, battery energy storage system and renewable energy resources such as photovoltaic, are outlined as a recommended approach for off grid power supply options for remote areas applications. Since these systems are not connected to an infinite source of energy, they must be well designed and controlled to satisfy the demand load. This study presents an efficient battery management strategy for the charging and discharging of the batteries in a hybrid renewable energy systems by controlling the energy flow between different components of the system. In order to simulate the developed battery management strategy, the components of the hybrid system are studied and modeled using mathematical models. During modeling of the battery storage system, the effects of aging and capacity degradation were taken into consideration. The simulation of the strategy was based on a case study, where it is validated to be functional. Finally, the optimization of the strategy has been done by working on its critical parameters.

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 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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,727
Score d'incertitude au seuil0,894

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 GPT0,212
Écart entre enseignants0,200 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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