Optimizing Vehicle-to-Grid Integration With Novel Energy Management Strategies and Battery Cost Considerations for Enhanced Microgrid Operations
Notice bibliographique
Résumé
Electric vehicles that can connect to the grid are becoming more important in today's power networks as a means of balancing the grid's supply and demand in different situations. The utility operators and regulators have a number of issues in this changing paradigm, one of which is the development of energy management methods for the practical and economical use of V2G. To make the most of the vehicle-to-grid (V2G) capability of plug-in electric vehicles (PEVs) and manage power outages in microgrids that are linked to the grid, this article suggests two energy management practices. There are two main points made by the article. To begin, it suggests a new way to bid on PEVs that provide V2G by factoring in the expected cost of battery deterioration when incorporating them into microgrid operations. Secondly, considering the reliability of energy demand and supply forecasts as well as market pricing, two energy management methodologies are suggested for integrating V2G into microgrid operations. A multi-agent system built in the Apache Agent expansion framework is used to implement the suggested V2G integration techniques. This system is then deployed to a microgrid case study. If there is a large fluctuation in energy prices and the cost of PEV batteries is low, the simulation results and their analysis demonstrate that V2G may be used to achieve maximum depths of discharge.
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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 | 0,001 | 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 ».