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Enregistrement W4254304350 · doi:10.22215/etd/2018-12924

Energy Management Strategy of PV Grid-Connected Household Nano-Grid System

2018· dissertation· en· W4254304350 sur OpenAlexaff
Yiyuan Ding

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrogrid Control and Optimization
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGridPhotovoltaic systemEnergy management systemEnergy managementScheduling (production processes)Computer scienceSmoothingGrid-connected photovoltaic power systemEnergy storageMATLABElectric power systemDemand responseEngineeringInverterPower (physics)Energy (signal processing)Maximum power point trackingElectrical engineeringElectricityVoltageOperations managementOperating systemMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis investigates the long-term optimal scheduling algorithm proposed for the energy storage system, to better organize charging/discharging action of battery for the economic operation in a PV grid-connected household nano-grid system.To fulfill this goal, the household nano-grid is modeled, including PV module, energy storage system, DC/AC inverter and their corresponding controllers.Battery is used to execute the optimal power command scheduled by long-term optimal scheduling algorithm.The optimal power scheduling algorithm is based on the rolling optimization method, which can realize the minimum operational cost of the PV nano-grid system.Moreover, a smoothing function is introduced to alleviate the power fluctuation of the exchanging power between PV nanogrid system and the main power grid caused by PV and residential loads.The validity of the proposed energy management strategy in upper Energy Management System (EMS) has been examined using simulations in MATLAB/Simpower.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,172
Écart entre enseignants0,166 · 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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