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Enregistrement W3211701738 · doi:10.1109/tec.2021.3116234

Optimal Sizing and Scheduling of Mobile Energy Storage Toward High Penetration Levels of Renewable Energy and Fast Charging Stations

2021· article· en· W3211701738 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Energy Conversion · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrogrid Control and Optimization
Établissements canadiensNatural Resources CanadaUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesKing Abdulaziz University
Mots-clésSizingPhotovoltaic systemRenewable energyEnergy storageAutomotive engineeringOperating costScheduling (production processes)Computer scienceElectric power systemWind powerReliability engineeringSimulationEngineeringMathematical optimizationElectrical engineeringPower (physics)MathematicsWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a planning model that utilizes mobile energy storage systems (MESSs) for increasing the connectivity of renewable energy sources (RESs) and fast charging stations (FCSs) in distribution systems (DSs). The proposed planning model aims at enabling high penetration levels of green technologies while minimizing the total DS cost that includes investment, operating, and emission costs. The proposed model determines the optimal MESS sizes and transportation schedules as well as the optimal sizes and locations of wind-based distributed generators (DGs), photovoltaic (PV) DGs, and FCSs. The model takes into account techno-economic and environmental factors in addition to the power variations of RESs, FCSs, and load demands. The proposed planning model is applied on two benchmark test systems (i.e., 33-bus and 69-bus DSs). To evaluate the efficacy of the proposed model, the results obtained from the model are compared to those obtained from a traditional planning technique. The comparison of the results demonstrates that the proposed model with MESSs successfully achieves a significant cost saving and increases the penetration levels of RESs and FCSs.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,890
Score d'incertitude au seuil0,781

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,178 · 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