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Enregistrement W3000512700 · doi:10.1109/oajpe.2019.2952812

A Benchmark Distribution System for Investigation of Residential Microgrids With Multiple Local Generation and Storage Devices

2020· article· en· W3000512700 sur OpenAlexafffund
Syed A. Raza, Jin Jiang

Notice bibliographique

RevueIEEE Open Access Journal of Power and Energy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrogrid Control and Optimization
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBenchmark (surveying)Distributed generationComputer scienceElectric power systemGridPower (physics)Energy storageMicrogridPhase (matter)Distributed computingReliability engineeringEngineeringControl (management)Electrical engineeringRenewable energy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A benchmark distribution system is developed for investigating control and energy management of distributed generation (DG) at a residential level in the form of three single-phase microgrids. The benchmark is derived from a typical distribution network architecture with common parameters found in North-America systems including wiring specifications, line impedances and connection details for rooftop PV systems. This benchmark system can accommodate microgrids operating in both grid-connected and islanded modes. Within this benchmark, multiple single-phase DG sources located in different phases can be coordinated to form a dynamically balanced three phase system under different load and generation profiles in different phases. The coordination of DG sources in a particular phase is achieved through an intra-phase power management device, while mitigating loads and generation imbalance among all phases are done by an inter-phase power management scheme. It is expected that this benchmark system will facilitate investigation of impacts posed by proliferation of single-phase distributed generation devices and local storage systems in private residences. Three case studies have been carried out to demonstrate the versatility and effectiveness of this benchmark system.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations26
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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