Developing an Appropriate Energy Trading Algorithm and Techno-Economic Analysis between Peer-to-Peer within a Partly Independent Microgrid
Notice bibliographique
Résumé
The intimidating surge in the procurement of Distributed Energy Resources (DER) has increased the number of prosumers, creating a new possibility of local energy trading across the community. This project aims to formulate the peer-to-peer energy (P2P) sharing model to encourage the DERs to share surplus energy among the consumers. An effective pricing method is developed based on the supply-demand ratio (SDR) with the importance of self-optimization, which allows the prosumers to maximize their energy sharing and profits. To implement this pricing method, a simplified dynamic matchmaking algorithm has been deployed to introduce the Outstanding Prosumer to interact with existing consumers to increase the efficiency and profitability of the trade network. Consumers also benefit from this model, as they can pick the most economical energy supplier instead of relying on the utility grid. The prosumer with high excess energy and the consumer with the highest energy demand will be prioritized to maintain the SDR ratio to one or greater than one. Here, all the above-stated features of the peer-to-peer energy trading have been demonstrated with some calculations to back up some tangible results. Finally, a case study is simulated among the residents of Dhaka, Bangladesh, to demonstrate how peers can profit from participating in trading at a given time. Comparing the results with and without P2P trading, there has been a 17.54% reduction in an electric bill on a typical day of July, and a 49.53% reduction in the interaction with the grid.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».