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Enregistrement W4392668139 · doi:10.3384/ecp204285

Exploiting Modelica and the OpenIPSL for University Campus Microgrid Model Development

2023· article· en· W4392668139 sur OpenAlexaff
Fernando Fachini, Srijita Bhattacharjee, Miguel Aguilera, Luigi Vanfretti, Giuseppe Laera, Tetiana Bogodorova, Ardeshir Moftakhari, Michael Huylo, Atila Novoselac

Notice bibliographique

RevueLinköping electronic conference proceedings · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrogrid Control and Optimization
Établissements canadiensOpal-Rt Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesOffice of Energy EfficiencyU.S. Department of EnergyOffice of Energy Efficiency and Renewable EnergyNational Science Foundation
Mots-clésModelicaMicrogridFlexibility (engineering)Computer scienceControl engineeringProcess (computing)Modeling and simulationReliability (semiconductor)Generator (circuit theory)Task (project management)Systems engineeringReliability engineeringPower (physics)EngineeringSimulationProgramming languageControl (management)Artificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The need for modeling different aspects of microgrid design and operation has seen the development of various tools over time for different analysis purposes. In this study, Modelica has been adopted as the language of choice to construct a University Campus Microgrid model, utilizing the Modelica Standard Library and the OpenIPSL library. This paper explores the advantages of utilizing Modelica for campus microgrid modeling, emphasizing its benefits and unique features. Modelica features, such as the use of record structures and replaceable templates prove to be particularly advantageous for the modeling task, enabling flexibility and efficiency in the modeling process. Furthermore, comprehensive validation tests are conducted to ensure the accuracy and reliability of sub-systems (e.g. specific power generator systems), before assembling the microgrid network model as a whole. The results demonstrate the efficacy of Modelica in accurately modeling and simulating microgrids, highlighting its potential for advancing microgrid research and development.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,004

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,172 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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