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Enregistrement W4250934332 · doi:10.47749/t/unicamp.2017.991458

Planejamento de curto prazo da operação de baterias e armazenamento de hidrogênio em sistemas de distribuição de energia elétrica

2017· dissertation· pt· W4250934332 sur OpenAlexaff
Luigi Viola

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Languept
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Technologies Research
Établissements canadiensIntertek (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

incerto de tudo" Fernando Pessoa RESUMO O armazenamento de energia é considerado uma alternativa tecnológica para enfrentar a variabilidade da geração intermitente, efetuar a supressão do pico da demanda, estimular os mercados elétricos competitivos, entre outros desafios enfrentados pelos sistemas de distribuição de energia elétrica (SDEE).Esse trabalho apresenta a modelagem do planejamento da operação de curto prazo de uma rede de distribuição com a presença de armazenamento de energia e geração intermitente eólica e solar.Os armazenadores de energia consistem em baterias e armazenamento de hidrogênio.Nesse sentido, o modelo dos equipamentos busca aproximar-se da operação real a partir das restrições impostas e dos parâmetros comerciais utilizados.Assim, primeiramente propõe-se um modelo de programação não linear inteira mista (PNLIM).Dada a dificuldade em encontrar soluções através desse modelo, o mesmo é relaxado para um modelo de programação cônica de segunda ordem inteira mista (PCSOIM), implementando-o na linguagem de modelagem algébrica AMPL.Uma vez que o novo modelo é convexo, sua solução é encontrada com o auxílio do solver CPLEX ® .Posteriormente, um sistema teste de 11 nós é utilizado para testar o modelo.Avaliam-se dois macro casos: o sistema simples (SS) e o sistema híbrido (SH).Um SS consiste em dispositivos de armazenamento em nós distintos, enquanto que um SH incorpora dispositivos de armazenamento diferentes em um mesmo nó.Nota-se que os dispositivos de armazenamento do SS e do SH são capazes de promover a redução dos picos de demanda no horário de ponta.Porém, para o SH, a profundidade de descarga (PDD) da bateria encontra-se limitada em 60, 45 e 40% nas diferentes análises, o que favorece a preservação da vida útil do equipamento.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,299 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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