Balancing Efficiency and Longevity in Community Energy Storage Systems Using Predictive Scheduling
Notice bibliographique
Résumé
Community energy storage systems must balance equitable energy sharing among prosumers with long-term battery health. While forecast-driven allocation strategies improve fairness and operational efficiency of such systems, their impact on battery degradation remains underexplored. This study integrates supply-demand forecasting with a comprehensive battery aging model to examine the trade-offs between system performance and asset longevity in community storage applications. An extended power-law degradation model is used to capture the combined effects of state-of-charge variability, C-rate fluctuations, and thermal conditions on capacity fade mechanisms. To address these dynamics, a multi-objective optimization framework with special ordered sets linearization is proposed, balancing degradation minimization with renewable self-consumption maximization under adaptive power constraints. Validation using a 10-year dataset of five residential prosumers sharing a 20 kWh system shows that forecast-driven control enhances utilization while reducing capacity retention from 93.88% to 85.45% due to intensified cycling. The proposed degradation-aware optimization mitigates this penalty, retaining 91.01% capacity—representing a 6.5% improvement over the base forecast approach—while preserving efficiency gains. Results highlight that intelligent state-of-charge management with adaptive power limiting can reduce stress-induced aging while maintaining predictive scheduling advantages, particularly during periods of renewable energy surpluses when aggressive charging strategies become acceptable from a degradation perspective. The proposed framework demonstrates that sustainability and equity in community energy systems need not be mutually exclusive objectives.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».