Predictive energy management and control for renewable energy plus battery energy storage systems
Notice bibliographique
Résumé
Renewable energy (RE) is one of the solutions to rising energy demands and growing environmental concerns. However, due to the intrinsic intermittency of RE resources, generated power is irregular and the supplied energy is intermittent. Intermittency renders RE systems non-dispatchable and can cause energy surplus and shortage. RE surplus can translate into curtailment and shortage can cause supply and demand issues. Curtailment wastes RE and supply and demand issues result in loss of load compromising service quality and system reliability. Battery energy storage system (BESS) is the widely accepted solution to mitigate the negative impacts of intermittency. However, this solution has relied on the conventional energy management and control (EMC) techniques that: 1) cause curtailment, 2) cause supply and demand issues, 3) cannot exploit BESS potential, 4) use RE passively (if and when available), and (5) are suitable only for readily dispatchable generation systems. This work proposes predictive EMC (PEMC) over conventional EMC (CEMC) to predictively perform EMC of RE systems (photovoltaic (PV) and wind) plus BESS (RE-BESS). PEMC predictively optimizes resources, makes control decisions and manages RE system operations based on the present and future (forecasted) load (or commitments) and RE potential over 24 hours horizon. PEMC 1) minimizes curtailment (maximize RE proportions), 2) minimizes supply and demand issues, 3) exploits BESS potential, 4) uses RE proactively (instead of operating on the mercy of weather), 5) compensates for forecast errors, and 6) maximizes savings (or revenue).
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».