An Affine Arithmetic-Based Energy Management System for Cooperative Multi-Microgrid Networks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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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 découle