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Enregistrement W2913620256 · doi:10.1109/tii.2019.2897741

Distributed Cooperative Economic Optimization Strategy of a Regional Energy Network Based on Energy Cell–Tissue Architecture

2019· article· en· W2913620256 sur OpenAlexaff
Yang Gao, Qian Ai, Xiaoyu Wang, Muhammad Yousif

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Industrial Informatics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrogrid Control and Optimization
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésDistributed computingComputer scienceRobustness (evolution)ScalabilityScheduling (production processes)Distributed generationTelecommunications networkPower controlRenewable energyPower (physics)Mathematical optimizationEngineeringComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The conventional centralized control method can effectively solve the influence of system power imbalance on the optimal dispatching of a power network and stabilize the power fluctuation of tie lines when the control precision is relatively high. However, when there are disturbances and uncertainties in the system, the robustness is insufficient. The distributed control method in economic optimization scheduling has the advantages of simple communication and high reliability and is well adapted to the energy dispersion characteristics of a distributed generator within the regional energy network. However, the control accuracy is slightly less than that of the centralized control method, and when the distributed power encounters a random input or exit, the corresponding sparse network matrix needs to be updated every time, complicating the use of this system for economic operation. In addition, when message loss or communication noise occurs in the communication path, the robustness of distributed control is greatly reduced. To address these issues, this paper proposes a novel power allocation framework to solve the economic optimization problem of a regional energy network that requires only local information exchange among neighboring energy cells and tissues. Correspondingly, to meet the supply-demand balance, a distributed cooperative approach based on the equal incremental principle is used to impart decentralized autonomy to the whole system. In addition, the concept of virtual consistency variables is introduced to manage topological change caused by power excursions in the energy cell and to implement plug-and-play capabilities. Relative to the conventional collaborative control method, the case studies demonstrate the scalability, plug-and-play capability, and robustness of decentralized autonomous control strategies in terms of communication delay, communication failure, and message loss, among other aspects.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,175 · 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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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