Intelligent Power Management Control for Hybrid Wind Solar Battery Systems Connected to Micro-Grids
Notice bibliographique
Résumé
The use of renewable energy presents a viable alternative to fossil fuels.However, their intermittent nature does not allow for an immediate response to energy demand.Thus, it is necessary and beneficial to harness various renewable sources and integrate a storage system as an auxiliary source to mitigate this intermittency.The hybridization of energy sources requires efficient management of power flows to ensure the proper functioning of the overall system, regardless of changing weather conditions.In this paper, we propose an intelligent power management control for hybrid wind-solar-battery systems connected to micro-grids based on fuzzy logic.The proposed control approach addresses several specific challenges compared to conventional methods in the intelligent energy management of renewable hybrid systems.It effectively manages the uncertainties and nonlinearities inherent in weather variations, optimizes performance by dynamically adjusting the operations of energy sources and storage systems, and ensures efficient realtime utilization of available energy resources, thus providing greater flexibility and adaptability.Additionally, it enhances the stability and reliability of micro-grids by integrating more flexible and adaptive decision-making mechanisms.The simulation results using MatLab/Simulink demonstrate the significant advantage of this intelligent management lies in its ability to precisely control the state of charge of the battery across five distinct levels, which is not achievable using traditional management practices that rely solely on the maximum and minimum levels of the state of charge.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».