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Enregistrement W4389428370 · doi:10.1109/tase.2023.3338128

Optimal Operation Scheduling of a Combined Wind-Hydro System for Peak Load Shaving

2023· article· en· W4389428370 sur OpenAlex
Said Zahmoun, Ahmed Ouammi, Roberto Sacile, Rachid Benchrifa, Enrico Zero

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Automation Science and Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrogrid Control and Optimization
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeaking power plantScheduling (production processes)Wind powerMathematical optimizationSolverElectric power systemDemand responseComputer scienceRenewable energyEngineeringPower (physics)ElectricityDistributed generationMathematicsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Power demand has increased in recent years, posing a significant challenge to power systems. The use of clean energy generated by wind farms (WF) for the operation of pumped hydroelectric energy storage (PHES) is often advocated as a hybrid renewable energy system for peak load reduction, defined as WF-PHES. The objective of this paper is to present a comprehensive optimal operational scheduling strategy-based algorithm for dynamically shaving or reducing peak power loads. For this purpose, a finite horizon scheduling optimization problem has been formulated to optimally control the real-time operation of the WF-PHES that incorporates both predictions of the power load and winds. The main aim of the proposed framework is the scheduling of the whole system operation based on predicted wind speeds and power load profile, while respecting the operational constraints. A three-layered ANN model has been used to forecast the wind speeds and the power load based on historical data. A mathematical decision model considering the power load-shaving and reduction needs of the network for the summer and winter seasons has been developed. The proposed model has been implemented and applied to a case study. The proposed framework has been compared to two distinct non-linear optimization methods: Pyomo with IPOPT solver and Genetic Algorithm (GA) to prove its performance and effectiveness over extensive numerical simulations <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">Note to Practitioners</i> —This paper is motivated by the problem of reducing the long-term peak load on the electricity grid. A hybrid efficiency system was developed by combining a renewable energy source (wind) with a large-scale storage system. The optimal system operation strategy given by the optimization model shows important advantages in providing a clear view for those making decisions regarding this type of energy system. The developed decision algorithm may be taken as a practical solution to address the development challenges of wind energy and support utilities and power grid managers to increase the penetration of renewable generators as well as reduce peak power loads.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,699
Score d'incertitude au seuil0,489

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,204 · 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