Design and Analysis of Flexible Multi-Microgrid Interconnection Scheme for Mitigating Power Fluctuation and Optimizing Storage Capacity
Notice bibliographique
Résumé
With the rapid increase of renewable energy integration, more serious power fluctuations are introduced in distribution systems. To mitigate power fluctuations caused by renewables, a microgrid with energy storage systems (ESSs) is an attractive solution. However, existing solutions are still not sufficiently cost-effective for compensating enormous power fluctuations considering the high unit cost of ESS. This paper proposes a new flexible multi-microgrid interconnection scheme to address this problem while optimizing the utilization of ESSs as well. The basic structure and functions of the proposed scheme are illustrated first. With the suitable power allocation method in place to realize fluctuation sharing among microgrids, the effectiveness of this scheme in power smoothing is analyzed mathematically. The corresponding power control strategies of multiple converters integrated into the DC common bus are designed, and the power fluctuation sharing could be achieved by all AC microgrids and DC-side ESS. In addition, a novel ESS sizing method which can deal with discrete data set is introduced. The proposed interconnection scheme is compared with a conventional independent microgrid scheme through real-world case studies. The results demonstrate the effectiveness of the interconnected microgrid scheme in mitigating power fluctuation and optimizing storage capacity, while at the expense of slightly increased capacity requirement for the AC/DC converters and construction cost for DC lines. According to the economic analysis, the proposed scheme is most suitable for areas where the distances between microgrids are short.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».