Adaptive Pricing-Based Optimized Resource Utilization in Networked Microgrids
Notice bibliographique
Résumé
The performance of networked microgrids primarily depends on the design of internal market structure for maximum resource utilization, optimized power sharing, and enhanced economic efficiency. This article presents a novel framework for resource optimization within the networked microgrids. First, each microgrid is optimized using a local energy management system to compute power shortage/surplus depending on various parameters including local generation (solar photovoltaic), battery energy storage system, and load profile. The total shortage/surplus is obtained by aggregating the shortage/surplus of each microgrid, facilitating the calculation of adaptive internal trade price. The internal trade prices are responsive to load variations and time-of-use prices, thereby encouraging internal trading within the networked microgrids. The internal trading price is strategically set to be lower than buying price from the grid and higher than selling price to the grid to maximize overall revenue of the entire network. Subsequently, a central energy management system is formulated, determining optimized power sharing between microgrids based on the adaptive internal trading. The proposed strategy is validated on the IEEE-33 bus test feeder using improved accelerated particle swarm optimization, achieving an annual power loss reduction of 1795.8 kW and an overall cost reduction of 7.2%. These results confirm the practicality and effectiveness of the proposed framework in real-world scenarios.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».