Modelling and optimization of hybrid renewable energy system using SBLA-MAT algorithm
Notice bibliographique
Résumé
In order to enhance the reliability and economic feasibility of power systems, this research presents a hybrid control method for the optimal design of hybrid renewable energy sources (RES), including fuel cells, solar photovoltaic (PV), and wind power. Optimization of the power system to enhance efficiency and reduce downtime is achieved using the side blotched lizard optimization with multi-objective artificial tree algorithm (SBL MAT). The research intends to reduce costs in wind, PV, and FC scenarios and make it reliable for load delivery at a low cost and high level of dependability. While a mathematical model of SBL behavior demonstrates the need to discover and implement global optimizing approaches, the MAT algorithm resolves the supervised classification challenge. Possible benefits of the proposed technology include increased reliability and decreased maintenance costs for electrical systems. The proposed approach enables cost-effective and reliable load generation from PV, wind, and fuel cell systems, regardless of the volatility of the weather. Using MATLAB/Simulink, the assessment of parameters like recall, specificity, accuracy and precision is carried out and the results were 99.91%, 99.85%, 99.65%, and 99.325%, respectively. The parameters loss of load expectation (LOLE) and loss of energy expectation (LOEE) are calculated for analysis using both current and future technology.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».