Designing a Resilient Microgrid for Disaster-Prone Areas Using Renewable Energy Sources
Notice bibliographique
Résumé
This research explores the development of a resilient microgrid architecture specifically tailored for disaster-prone areas, with a primary focus on the integration of renewable energy sources. The escalating frequency of natural disasters, compounded by the vulnerabilities of traditional power systems, underscores the imperative for more resilient and sustainable energy solutions. This study presents a comprehensive design methodology that encompasses the use of solar photovoltaics (PV), wind turbines, and battery storage systems, aiming to enhance the microgrid's reliability, sustainability, and adaptability in the face of catastrophic events. Through rigorous simulation and optimization techniques, the proposed design is evaluated against a set of resilience metrics, including the microgrid's ability to maintain critical loads operational during and after disaster scenarios, its recovery time, and its overall environmental impact. The findings indicate that the integration of renewable energy sources, coupled with advanced control strategies, significantly improves the microgrid's robustness and self-sufficiency, thereby reducing reliance on external power supplies and minimizing recovery times. Additionally, the environmental analysis reveals a substantial reduction in greenhouse gas emissions, aligning with global sustainability goals. This study contributes to the burgeoning field of resilient energy systems by providing a viable framework for the deployment of renewable energy-powered microgrids in regions susceptible to natural disasters.
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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 | 0,000 | 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 ».