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Enregistrement W2883374508 · doi:10.17775/cseejpes.2017.01260

Bi-level planning for integrated energy systems incorporating demand response and energy storage under uncertain environments using novel metamodel

2018· article· en· W2883374508 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCSEE Journal of Power and Energy Systems · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIntegrated Energy Systems Optimization
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSizingRenewable energyEnergy storageDemand responseElectric power systemDistributed generationComputer scienceEnergy supplyEnergy planningMathematical optimizationEnergy (signal processing)Reliability engineeringPower (physics)EngineeringElectrical engineeringElectricity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,944
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,209 · 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