Enhancing the resilience of zero-carbon energy communities: Leveraging network reconfiguration and effective load carrying capability quantification
Notice bibliographique
Résumé
The integration of distributed energy resources (DERs) into contemporary energy communities (ECs) has revolutionized power systems, fostering sustainable and clean energy infrastructures. This paper focuses on the effective load-carrying capability (ELCC) to enhance grid resilience in the presence of DERs. We introduce an innovative network topology-based optimization framework that seamlessly integrates economic and resilience metrics within ECs while reducing carbon emissions. The Pareto front of non-dominated solutions for the proposed three-objective optimization problems is extracted, providing a comprehensive visualization of the trade-off between economic, resilience, and emission objectives, enabling informed decision-making. Analytical results, validated on the IEEE 33-bus test system, demonstrate the effectiveness of DER-based ELCC quantification in managing load supply during emergencies. Case studies show how the synergy between economic and resilience-based metrics significantly enhances grid resilience. The proposed framework has diverse applications, including enhancing grid adaptability to climate change, promoting sustainable energy integration, optimizing demand response strategies, and supporting the transition to a decarbonized energy community. This work addresses the challenges and opportunities in the evolving energy landscape, emphasizing the importance of our approach in achieving a cleaner and more resilient energy future.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».