Bi-level planning for integrated energy systems incorporating demand response and energy storage under uncertain environments using novel metamodel
Notice bibliographique
Résumé
The optimal planning and design of an integrated energy system (IES) is of great significance to facilitate distributed renewable energy (DRE) technology and improve the overall energy efficiency of the energy system. With the increased penetration of distributed generation (DG), the power supply and load sides of an IES present more increased levels of uncertainties. Demand response (DR) and the energy storage system (ESS) serve as important means to shift energy supply and use across time to counter the indeterminate variations. However, the current IES planning methods are unable to effectively deal with the uncertainties of DREs and loads, and to optimize the operations of DG-DR-ESS due to the enormous possible combinations. In this paper, a new method for the optimal planning and design of an integrated energy system has been introduced and verified. The new method consists of three integrated elements. First, the method of the probability scenario has been used to model the uncertainties of the DREs and loads so as to better characterize the impact of uncertainty on the planning and design of the IES. Secondly, the optimal operation of the IES under different probability scenarios is ensured using the second-order cone optimization for quick solutions due to the simplicity of this sub-problem, serving as the bottom-level optimization. Thirdly, the optimal planning and design of IES through optimal sizing of the power generating components and ESS are performed using a special meta-model based global optimization method due to the complex, black-box, and computation intensive nature of this top-level optimization in a nested, bi-level global optimization problem. The combined approach takes full account of the interrelated operations of DG-DR-ESS under different design configurations to support a better optimal planning and design of the IES. The simulation has been carried out on an IES system modified from the IEEE 33-node distribution system. The simulation results show that the proposed method and model are effective.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».