Recurrent Neural Network (RNN) Based Algorithm in Multi‐Level Control of an Islanded DC Microgrid Connected to Variable Communication Networks
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The utilization of microgrids (MGs) and energy communities has surged in recent years, enabling numerous stakeholders to participate in the power distribution system. Unfortunately, communication infrastructure failures in rural networks has increased the operational blind spots. In the event of a failure, information sharing may be delayed. To address this problem in a multi‐feeder MG, a resilient control approach utilizing RNN‐based control has been proposed to manage load sharing and voltage regulation during communication delays. A recurrent neural network (RNN) is utilized to optimize the control scheme for the operating direction for each distributed generating point. Traditional control may become unstable during information breaks, but the proposed RNN method improves connectivity during such occurrences. Through this analysis, the research showcased the efficacy of the proposed RNN technique in precisely distributing the load and regulating voltage, particularly during information breaks. The study also confirmed that the RNN strategy is more efficient than conventional control methods. The RNN approach creates a resilient and stable network to information failures, and the study's findings were derived from the detailed mathematical analysis of DC microgrid (DC MG) load conditions and radial networks' uncertain line characteristics.
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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 | 0,001 |
| 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 ».