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Enregistrement W7070177492

Optimisation multicritère du dimensionnement d’un micro- réseau électrique urbain à base des énergies renouvelables

2024· other· fr· W7070177492 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueDepositum (Université du Québec en Abitibi-Témiscamingue) · 2024
Typeother
Languefr
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeochemistry and Elemental Analysis
Établissements canadiensCégep de l'Abitibi TémiscamingueUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenewable energyProduction system (computer science)Power gridEnergy resources
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Résumé Les micro-réseaux autonomes deviennent des alternatives populaires dans les régions éloignées et insulaires où la connexion au réseau n’est pas économiquement ou techniquement viable. Pour cette raison, l’exploitation de l’offre abondante d’énergie renouvelable peut jouer un rôle important pour assurer une production d’énergie propre et respectueuse de l’environnement pour les communautés éloignées. Le présent travail porte sur l’intégration des micro-réseaux isolés qui présentent des petits réseaux électriques destinés à alimenter des zones rurales n’ayant pas de raccordement possible au réseau conventionnel principal. Ces micro-réseaux fonctionnant à base de production éolienne, de groupes électrogènes et de système du stockage par batteries, sont plus fragiles et la production d’électricité peut subir des interruptions fréquentes si le réseau n’est pas conçu avec précaution. La fiabilité est donc un critère préliminaire pour assurer d’une part la viabilité de ces projets et d’autre part pour permettre l’amélioration des conditions de vie des communautés. Pour cette raison, une méthode de conception multi-objective de ces micro-réseaux basée sur des critères technoéconomiques est proposée. Un algorithme itératif est développé pour faire évoluer la configuration du micro-réseau vers un optimum et permet de visualiser les compromis entre les critères fixés. Ce dernier est comparé à un algorithme intelligent évolutif qui a permis d’optimiser d’avantage la performance du micro-réseau. Les résultats des simulations et les tests valident notre conception du micro-réseau. Abstract Stand-alone microgrids are becoming popular alternatives in remote and island regions where grid connection is not economically or technically viable. For this reason, harnessing the abundant supply of renewable energy can play an important role in ensuring clean, environmentally-friendly power generation for remote communities. The present work focuses on the integration of isolated microgrids, which present small-scale power grids designed to supply rural areas with no possible connection to the main conventional grid. These microgrids, based on wind generation, generators and battery storage, are more fragile and the electricity production can suffer frequent interruptions if the grid is not carefully designed. Therefore, to overcome the intermittent and fuctuating characteristics of wind power, reliability is a preliminary criterion to ensure the viability of these projects on the one hand, and to enable the improvement of communities’ living conditions on the other. For this reason, a multi-objective design method for these microgrids based on techno-economic criteria is proposed. An iterative algorithm is developed to evolve the microgrid confguration towards an optimum and to visualize the trade-offs between the set criteria, compared with an evolutionary intelligent algorithm that further optimized microgrid performance. Simulation results and tests validate our microgrid design.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,148
Écart entre enseignants0,145 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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