Decomposition and distributed predictive control of integrated energy systems
Notice bibliographique
Résumé
Integrated energy systems (IESs) play an important role in absorbing renewable energy and improving overall fuel efficiency in distributed energy systems. An IES typically consists of a few energy generation and storage units (e.g., solar panels, wind turbines, battery banks, water tanks) that are closely interconnected. Given the distinct dynamics of the different energy generation and storage units, a centralized control scheme in general does not work well. In this work, we show how an IES can be decomposed into smaller subsystems and how distributed economic model predictive control (EMPC) can be designed based on the decomposed subsystems to optimize the operation of the IES. In the decomposition of the IES, we explore both decomposing the entire system vertically based on the time-scale multiplicity exhibited in the IES dynamics and horizontally based on the closeness of the interconnection between the various operating units. The impact of the order of applying the vertical and horizontal decomposition is also discussed. Based on the decomposed subsystems, a distributed EMPC scheme is designed. We illustrate how the features of the decomposed subsystem models can be used in the design of the local EMPCs to reduce the computational complexity and information exchange between the controllers.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».