Bayesian Inference-Based Energy Management Strategy for Techno-Economic Optimization of a Hybrid Microgrid
Notice bibliographique
Résumé
This paper introduces a novel techno-economic feasibility analysis of energy management utilizing the Homer software v3.14.5 environment for an independent hybrid microgrid. This study focuses on a school with twelve classes, classifying the electrical components of the total load into three priority profiles: green, orange, and red. The developed approach involves implementing demand management for the hybrid microgrid through Bayesian inference, emphasizing goal-directed decision making within embodied or active inference. The Bayesian inference employs three parameters as inputs: the total production of the hybrid system, the load demand, and the state of charge of batteries to determine the supply for charge consumption. By framing decision making and action selection as variational Bayesian inference, the approach transforms the problem from selecting an optimal action to making optimal inferences about control. The results have led to the creation of a Bayesian inference approach for the new demand management strategy, applicable to load profiles resembling those of commercial and service institutions. Furthermore, Bayesian inference management has successfully reduced the total unmet load on secondary and tertiary priority charges to 1.9%, thereby decreasing the net present cost, initial cost, and energy cost by 37.93%, 41.43%, and 36.71%, respectively. This significant cost reduction has enabled a substantial decrease in investments for the same total energy consumption.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».