Notice bibliographique
Résumé
La pénétration croissante des sources d'énergie renouvelables (ER) et des véhicules électriques (VE) remet en question les méthodes utilisées dans la conception et l'exploitation des systèmes électriques conventionnels. Un problème majeur est la variabilité inhérente aux sources d'ER et les VE introduisent des problèmes tels que les problèmes d'équilibre entre l'offre et la demande. Afin d'assurer une utilisation efficace de toutes les ressources du micro-réseau (qui comprend les stations de recharge), il est important que le micro-réseau soit dimensionné de manière appropriée pour répondre à la demande requise et exploité au point le plus économique sans enfreindre contraintes du réseau. Le deuxième défi est l'augmentation de la demande due à l'électrification de l'industrie du transport. L'utilisation croissante des véhicules électriques (VE) introduit des fluctuations de puissance dans la demande qui sont de nature stochastique. Une façon d'assurer l'équilibre entre l'offre et la demande est d'utiliser des systèmes de stockage de l'énergie (SSE). Les SSE peuvent être utilisés pour compenser les fluctuations de puissance de la demande et des ressources renouvelables. Cette thèse propose le dimensionnement du MG en trois étapes. Dans la première étape, les stations de recharge pour les véhicules électriques (EVCS) sont dimensionnées. Dans la deuxième étape, des journées typiques représentant les profils annuels sont générées, qui sont ensuite utilisées dans un problème d'optimisation linéaire pour sélectionner et dimensionner les actifs du MG (la troisième étape). Les résultats de la formulation de la conception sont ensuite utilisés pour développer un système de gestion de l'énergie (EMS) basé sur l'apprentissage machine (ML) qui consiste en une répartition économique (ED) pour le fonctionnement optimal du MG. Les méthodes proposées sont ensuite utilisées comme étude de cas pour une mine éloignée située dans le Nord du Québec
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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 | 0,001 |
| 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 ».