Modelling of Consumption Shares for Small Wind Energy Prosumers
Notice bibliographique
Résumé
This article describes a simulation of energy distribution in an average household where electricity is produced with a small wind generator or purchased from the public electricity grid. Numerical experiments conducted within an average of five minutes were performed using annual production and consumption graphs. Virtual storage devices, a water tank and a battery were used to buffer energy inside the household. The energy required for non-shiftable consumption and hot water consumption were taken directly from the utility grid. Surplus energy remaining from wind generator production after providing for consumption and storage needs were redirected there. A cover factor was used as a measure of the efficiency of energy distribution. One of the aims of the article was to determine by simulations the change of the cover factor in a virtually designed situation where the expected energy output of the wind generator was known in advance over one to three hours. The results found that for the configuration of the proposed nanogrid option, the positive results were readily achieved when the expected wind generator production was known an hour ahead. Then, the cover factor increased from 0.593 to 0.645. The side result of using projected/expected production is an increase in asymmetrical energy exchanges bilaterally between nanogrid and utility grid in favour of grid sales. Another finding was that the cover factor depended on the wind generator’s production intensity but less on the intensity of consumption within the household.It is hoped/expected that future research will address the prediction of output using mathematical methods.
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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 ».