Optimizing Agro-Energy-Environment Synergy in Agricultural Microgrids Through Carbon Accounting
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Notice bibliographique
Résumé
Agricultural microgrid deployment plays a pivotal role in the progression of modern agricultural production, acting as a fundamental cornerstone for the realization of smart village. Diverging from conventional industrial microgrids, agricultural microgrids exhibit distinctive characteristics on the load side, wherein the interplay of carbon emissions between the agricultural and energy realms assumes significance. Moreover, A synergistic optimization approach for greenhouse and microgrid is proposed, meticulously considering the far-reaching influence of agricultural microgrid operations, particularly within the context of load-side greenhouse control, on carbon emissions. The study offers insightful simulation outcomes. Primarily, it elucidates the explicit energy flow structure and parameters pertaining to a real-life agricultural microgrid situated in Qingdao, China, thereby accentuating the practicality of the case study. Subsequently, a meticulous validation of the efficacy of the proposed carbon computation technique is conducted independently for the power source and load sides. The effectiveness of synergistic optimization across agriculture, energy, and environmental sectors in enhancing the economic efficiency and low-carbon operations of microgrids has been confirmed. The collaborative optimization model can facilitate a reduction in operational costs by CNY 966 and a decrease in carbon emissions by 2874 kg for an agricultural microgrid incorporating a 3500 m2 greenhouse on a representative winter day.
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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 découle