A Machine Learning-Aided DERMS to Manage Large Numbers of Small-Scale Distributed Energy Resources
Notice bibliographique
Résumé
The rapid rise in the penetration of distributed energy resources (DERs) has introduced significant challenges in modern power systems. The integration of numerous small-scale DERs further complicates the landscape, leading to increased complexity and making these challenges more difficult to address. This paper seeks to address the limitations of existing approaches by introducing a three-level Distributed Energy Resources Management System (DERMS). The proposed DERMS aggregates numerous small-scale DERs at the bottom level and manages them effectively alongside individual DERs at the top level, offering a more coordinated and efficient solution. Additionally, the Random Forest Regression (RFR) model has been selected as the machine learning model to simplify the optimal power flow (OPF) problem using a Sequential Adjustment Method (SAM), significantly enhancing the computational efficiency of the process. The effectiveness and robustness of the proposed DERMS framework have been demonstrated through several complex case studies simulated on the modified IEEE 123-bus test system, highlighting its potential to improve the reliability and stability of power systems in the face of increasing DER penetration. Furthermore, this approach provides a scalable solution that can adapt to the evolving demands of modern power grids, ensuring sustainable and reliable energy management in the future.
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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 ».