Microgrid Digital Twins: Concepts, Applications, and Future Trends
Notice bibliographique
Résumé
Following the fourth industrial revolution, and with the recent advances in information and communication technologies, thedigital twinningconcept is attracting the attention of both academia and industry worldwide. A microgrid digital twin (MGDT) refers to the digital representation of a microgrid (MG), which mirrors the behavior of its physical counterpart by using high-fidelity models and simulation platforms as well as real-time bi-directional data exchange with the real twin. With the massive deployment of sensor networks and IoT technologies in MGs, a huge volume of data is continuously generated, which contains valuable information to enhance the performance of MGs. MGDTs provide a powerful tool to manage the huge historical data and real-time data stream in an efficient and secure manner and support MGs’ operation by assisting in their design, operation management, and maintenance. In this paper, the concept of the digital twin (DT) and its key characteristics are introduced. Moreover, a workflow for establishing MGDTs is presented. The goal is to explore different applications of DTs in MGs, namely in design, control, operator training, forecasting, fault diagnosis, expansion planning, and policy-making. Besides, an up-to-date overview of studies that applied the DT concept to power systems and specifically MGs is provided. Considering the significance of situational awareness, security, and resilient operation for MGs, their potential enhancement in light of digital twinning is thoroughly analyzed and a conceptual model for resilient operation management of MGs is presented. Finally, future trends in MGDTs are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».