Socio-Economic Oriented Microgrid Energy Management System with Islanding Capability during Adverse Weather Conditions
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a resilient-economic Microgrid Energy Management System (M-EMS). The main idea is to increase microgrid resilience through dynamic adjustments to the generation reserve and Demand Response Program (DRP) by considering weather conditions and islanding probability. In this regard, a multi-objective optimization problem is proposed considering Microgrid System Operator (MSO) and Distributed Energy Resources Owner (DERO) cost functions. In order to increase the readiness of the microgrid against load shedding during islanded mode, values of Expected Energy Not Supplied (EENS) and load shedding are estimated by considering dynamic changes in demand level, generation of DGs, Energy Storage System (ESS), and failure rate of branches. Accordingly, resources scheduling and DRP are modified to minimize total operational costs, including the cost of EENS and load shedding, by modelling the effect of adverse weather conditions on the failure rate. Several resilience measurement indices are used for evaluating the proposed method. The profits from decreased EENS/load shedding are split between the MSO and the DERO by selecting optimal Pareto solution. The proposed method is studied in IEEE 33-bus benchmark system, and simulation results indicate that the proposed method effectively increases the benefits of all microgrid actors and resilience indices.
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 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 ».