A novel snow conditions‐compatible computational intelligence‐based PV power forecasting approach for microgrids in snow prone regions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Energy management in a renewable energy‐based microgrid has a key role in improving energy utilisation and reducing the microgrid operation cost. The optimal energy management strategy can be significantly affected by the intermittency of renewable energies and also harsh weather conditions. In this study, a novel snow conditions‐compatible computational intelligence‐based short‐term photovoltaic (PV) power forecasting (PVPF) approach is proposed that is independent of exogenous weather forecasts. The proposed approach consists of a snow cover detection stage, a snow cover forecasting stage, and a PV power forecasting stage. This approach is then validated for a model predictive control (MPC)‐based energy management system (EMS) of a PV energy‐based grid‐connected microgrid located in a snow‐prone area. The PVPF method together with a computational intelligence‐based short‐term load demand forecasting model constitutes the forecasting block of the EMS. The forecasting block generates day‐ahead hourly forecasts based on the local measurements of the meteorological‐electrical parameters and sends them to the optimisation block where a two‐stage control method, corresponding to the tertiary and secondary control levels, is developed based on mixed‐integer linear and quadratic programming. The developed EMS is applied to a test microgrid simulated in MATLAB/Simulink and compared with a heuristic control method. The results show that the proposed approach can reduce the overall operation cost of the microgrid by 8% (24$), 15% (166$), and 13% (235$) on sunny, cloudy, and snowy days under study, respectively, compared to the heuristic controller.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».