Energy management system of a microgrid with distributed generation
Notice bibliographique
Résumé
An Energy Management System (EMS) is required to control the flow of power and match generation with the load within a microgrid during grid-connected and islanded modes of operation. In grid-connected mode, a microgrid draws/supplies power from/to the main grid, depending on the generation and load requirements, and with suitable market policies to maximize the efficiency/cost etc. Likewise, it can separate itself from the main grid whenever a drastic power quality event (such as a fault occurs in the main grid) and continues to supply power to critical loads. An optimization algorithm is needed to minimise the cost of the energy drawn from the grid, generated within the grid and consumed by the loads. In this thesis, two optimization techniques namely Particle Swarm Optimization (PSO) and Differential Evolution (DE) are used to optimize an EMS for a generic MG comprised of Combined Heat and Power (CHP) plant, Diesel generator, Natural gas-fired generator, Photovoltaic (PV) generator and Wind generator. The EMS is tested for both grid-connected and islanded modes of operation to demonstrate the effectiveness of the optimization algorithms. In grid connected mode, the comparison of the most optimal utilization of grid during on- and off-peak hours and achieve the lowest operational cost. Likewise, for islanded mode of operation the comparison between the utilization of the three generators to match the load demand and achieve the lowest operational cost.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».