Integrated Planning and Operational Control Of Resilient MEG For Optimal DERs Sizing and Enhanced Dynamic Performance
Notice bibliographique
Résumé
In this chapter, an integrated planning and operational control of a microenergy grid (MEG) has been presented to optimally size DERs and to enhance MEG dynamic performance. The design, development, and hardware setup of the proposed MEG have been presented from the planning stage to the operational stage. The planning stage optimizes the size and type of distributed energy resources (DERs) for minimum cost and minimum CO2 emissions. Then, the operational stage evaluates and fine-tunes the dynamic response. Renewable energy sources and natural-gas-based combined heat and power (CHP) are implemented, studied, and integrated into the MEG. A D-FACTS device, green plug-energy economizer (GP-EE) with two DC/AC schemes are proposed and integrated into the MEG. Enhanced heuristic optimization methods can be applied to control the parameter settings of GP-EE to fine-tune the system dynamic response. The proposed controller adapts the global control error to increase the energy efficiency and reliability. Power factor improvement, voltage profile enhancement, loss reduction, and power quality improvement have been realized and achieved. The design and development of the MEG with hardware demonstration have been developed at the Energy Safety and Control Laboratory (ESCL), University of Ontario Institute of Technology. The MEG system included implementation of control strategies for DERs and programmable loads at a laboratory scale. A software system was developed to monitor all MEG parameters and to control the various components. Demonstration with digital simulations has been validated with the results showing the effectiveness and the improved performance.
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 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 ».