Guest Editorial: Advanced and Innovative Control Technologies for Grid-Resilience-Enhancing Energy Storage Systems
Notice bibliographique
Résumé
Along with the higher penetration of renewables, more frequent natural disasters/disturbing events, and increased level of interconnection between different industrial processes, higher-level flexibility and adaptability are demanded to address the intermittence, rising costs, and high uncertainty and vulnerability in energy supply and utilization. Energy storage systems are bound to play an ever-growing crucial role in future smart grid systems withhigh power quality and resilience requirements. As the key drivers of a carbon-neutral and smart society, they are also essential to electrified transportation, industrial cyber-physical systems, and residential communities. This dispensability has been witnessed by the rapid growth of global energy storage deployments and emerging business paradigms, especially with the proliferation of high-density power batteries and highly efficient power electronics over the past years. This operational vision for enhancing grid resilience motivates the in-depth investigation of advanced and innovative control technologies for energy storage. The microscopic, component- and system-level optimization and management of energy storage systems and their interplay with other industrial systems are critical to the security andlongevity of system deployment. This endeavor on control system development can also be further promoted by incorporating the emerging advancements in data science and artificial intelligence (AI), which have been increasinglyexplored in the existing body of knowledge.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,010 |
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 ».