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Enregistrement W4413872414 · doi:10.5267/j.ijiec.2025.8.004

Real-time rolling regulation model of integrated energy system based on model predictive control theory

2025· article· en· W4413872414 sur OpenAlexvenueno aff
Hongyin Chen, Zhenlan Dou, Jingshuai Pang, Songcen Wang, Jianfeng Li, Chunyan Zhang, Dezhi Li, Yi Guo, Chaoran Fu

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Industrial Engineering Computations · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower Systems and Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesState Grid Corporation of China
Mots-clésModel predictive controlControl theory (sociology)Energy (signal processing)Control (management)Computer scienceControl engineeringEngineeringMathematicsArtificial intelligenceStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The integrated energy system in the park faces challenges in producing and consuming renewable energy on a large scale as well as in achieving equilibrium between supply and demand for energy, making it a novel form in the study of integrated energy systems. The study takes the integrated energy system of the park as an example, and constructs a real-time rolling regulation model of two-layer optimal dispatch with multiple time scales. The model includes an upper-layer rolling economic optimization scheduling model and a lower-layer dynamic performance optimization control model, which takes economy and real-time as the objectives and realizes dynamic rolling optimization through model predictive control theory. The electric chillers are producing power to give cold energy during the whole dispatching cycle, while the absorption chillers produce power to supply cold energy only during the peak cold load period. The cold storage tank lowers the system’s operational costs by storing cold energy during low hours and releasing it during portions of the system’s high cold load hours. For the park's integrated energy system's primary energy exchange nodes 1 and 2, the micro gas turbine, and the gas boiler. The dynamic response process of the output power of the equipment takes a long time in model 2, with a value of about 10 min, while the time for the output value to reach the desired value is greatly reduced in model 1, with a value of about 4 min, and at the same time, it can foresee the change of the output power in advance, and make adjustments accordingly. The model constructed in the study has a more rapid calculation process and higher calculation accuracy in a short period of time, which has obvious advantages in online real-time prediction operation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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