Optimal sizing of multi-energy microgrid with electric vehicle integration: Considering carbon emission and resilience load
Notice bibliographique
Résumé
Due to intermittency in renewable energy sources (RES), increase in global warming, and load demands, optimal sizing of distributed energy resources and energy storage is critical for creating a green, cost-effective, and efficient energy system. This research proposes a comprehensive multi-energy microgrid (MEMG) with a hydrogen network to meet the electrical, thermal, and cooling loads. The system integrates multi-energy storage and EVs along with the resilience load to facilitate a robust operation scheme. Furthermore, an improved resilience backup mechanism for EVs is formulated utilizing hybrid storage. To this end, a mixed-integer linear programming-based optimal sizing model is developed to minimize the annual system cost (ASC) of the MEMG. Moreover, the stochastic parameters are modeled utilizing Monte Carlo Simulations (MCS). The results show that the optimal MEMG along with the hydrogen network reduces the cost by 4\% and emission by 40\%. Furthermore, it is shown that the EVs have a significant impact on ASC, depicting their critical role in the planning and operation of the MEMG. Finally, utilizing hybrid storage backup for resilience load is more suitable as it results in the least ASC by maintaining almost 31.46\% of the resilience load in the form of hydrogen.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».