Uncertainty Reduction for Data Centers in Energy Internet by a Compact AC-DC Energy Router and Coordinated Energy Management Strategy
Notice bibliographique
Résumé
The concept of energy internet (EI) is a promising way to increase the utilization of small-scale renewable distributed generation and to reduce the effect of their intermittency on an autonomous power system. In such systems, resources are shared among the various participants in the grid, and the reliability of the overall system will increase. In the control level, an energy management strategy is required to meet the demand with respect to the available renewable distributed generation, energy storage, and flexible loads. In order to actuate the energy management strategies in an EI, controllable multiport converters are required to control energy flow. These converters are called energy routers (ERs). ERs are keystones in an EI as they control power flow and assure system power balance at local and global levels. ERs that interface AC and DC sub-grids are typically built with a combination of several converters that increase the cost and size of such converters. The higher number of ERs increases the flexibility of energy management in an EI, but the cost and size of such converter are a limiting factor at system-level design. This paper proposes a new, less expensive structure with a tailor-made control strategy to overcome these issues. The performance of the ER structure and the control strategy is confirmed with simulation and experimental results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».