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Enregistrement W4362638543 · doi:10.1016/j.apenergy.2023.121036

Diesel genset optimization in remote microgrids

2023· article· en· W4362638543 sur OpenAlexafffund
Mathieu Lambert, Rachid Hassani

Notice bibliographique

RevueApplied Energy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrogrid Control and Optimization
Établissements canadiensGroup for Research in Decision AnalysisHydro-Québec
Organismes subventionnairesNatural Resources Canada
Mots-clésDiesel fuelMathematical optimizationFuel efficiencyComputer scienceInteger programmingBase load power plantLinear programmingPower (physics)Power system simulationElectric power systemEngineeringAutomotive engineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, a new model is proposed for the real-time diesel genset optimal dispatch and unit commitment in remote microgrids. The objective is to reduce fuel consumption, while taking into account several constraints, such as maintenance considerations and prime power ratings, specific to gensets. The model described in this work is deterministic in nature and is a mixed-integer linear programming optimization problem. In order to demonstrate the correct behavior of the model, four case studies were chosen to illustrate the activation of different constraints under certain conditions. The results show that the model properly reproduces the intended behavior, and that it could have permitted to reduce fuel consumption by 4.3 % when compared to the actual dispatch during those 2 days. Finally, it was shown that the performance of the model solved with CPLEX and Gurobi is adequate for real-time optimization in remote microgrids, and that the economic gain of using a baseload strategy instead of a load sharing strategy is negligible compared to the increase of complexity in implementing this baseload strategy.

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)0,001
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 GPT0,176
Écart entre enseignants0,171 · 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

Citations21
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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