An Affine Arithmetic-Based Energy Management System for Cooperative Multi-Microgrid Networks
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents an Energy Management System (EMS) for a Multi-Microgrid (MMG) system that considers power exchanges between a set of interconnected microgrids (MGs) in an Active Distribution Network (ADN), taking into account electricity demand and renewable energy generation uncertainties using an Affine Arithmetic (AA) approach. The deterministic EMS model is formulated as a cost minimization problem which includes detailed operational constraints of thermal generators and Energy Storage Systems (ESSs) within each MG, as well as power flow limits at the Point of Common Coupling (PCC), considering all power exchanges among the set of MGs and the ADN. The uncertainties are formulated in the AA domain to obtain an EMS model that is robust for a range of realizations of the uncertain parameters, with no need of statistical assumptions or repeated calculations, which can be solved with relatively low computational burden, as opposed to other approaches such as Monte Carlo Simulation (MCS). The proposed AA model is then tested and validated with data of a set of MGs in an ADN located in São Paulo, Brazil, through comparisons with the deterministic model, MCS, and a Two-Stage Stochastic Programming (TSSP) approach. Results show an execution time improvement in the AA model of approximately 70% when compared to a MCS approach, which is expected to be slower, while considering the same range of uncertainties. Furthermore, the operation cost of the overall system decreases, as expected, by approximately 63% when power exchanges are enabled, as opposed to the individual operation of each MG, demonstrating the economic benefit of MMG systems.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».