Improving Performance and Scalability of Onsite Renewable Energy Using Building-Level Microgrids
Notice bibliographique
Résumé
<p>Onsite renewable energy systems are important components of sustainable buildings due to their ability to offset increasing electricity demand, aid in grid decarbonization, and provide energy resilience at the point of consumption. However, typical approaches to design and integration often fail to capitalize on these potential benefits and are ultimately limited in achievable penetration due to a variety of barriers. In this work, building-level microgrids are assessed as an alternative integration mechanism for onsite renewables, which may overcome many barriers to implementation. Key design variables including load segmentation, battery control and generator diversification are evaluated in a simulation-based comparative analysis of performance across grid integration and resilience. Results show that isolated microgrid topologies improve the grid integration performance of a building with onsite renewables across metrics including peak load, ramp rates and generation multiple. It is also shown that renewable microgrids can be leveraged to provide reliable energy resilience, and battery control strategies employing predictive charging and adaptive reserve capacity management can enhance energy resilience with limited storage capacity. Ultimately, the work suggests that the design focus and capital allocation for renewable energy systems in buildings should shift from purely net-zero energy targets, towards delivering more holistic benefits to both the building occupants and the broader power system.</p>
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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 | 0,001 |
| 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 ».