Toward Intelligent Power Systems: 5G-Enabled Hybrid Control of Distributed Energy Resources in Microgrids and Virtual Power Plants
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The accelerating global shift toward renewable energy requires resilient and intelligent power systems ca-pable of integrating Distributed Energy Resources (DERs) at scale. This dissertation presents the design, implementation, and validation of a hybrid control framework for Micro-Grids (MGs) and Virtual Power Plants (VPPs), leveraging 5G cellular networks for real-time supervisory communication. The research fo-cuses on the coordinated operation of Grid Forming Inverter (GFMI) and Grid Following Inverters (GFLIs), enabling dynamic transitions between islanded and grid-connected modes while maintaining system stability and resilience. A modular inverter-based microgrid platform was developed using TI DSP controllers, power electronic converters, and a low-latency 5G communication infrastructure employing MQTT protocols. The proposed control strategy combines fast local agents response with remote supervisory agent commands transmitted through Bell’s commercial 5G network in Canada, enhancing flexibility, scalability, and reliability. Labo-ratory experiments validate the system under diverse operational scenarios, including load variations, grid connection, network disconnection, resynchronization, and parallel inverter power-sharing. Feasibility tests conducted over Bell’s 5G network in Canada show end-to-end communication latency in the range of 40–250 ms, which is well suited for supervisory control, system monitoring, and remote setpoint updates. Experimental results confirm stable inverter operation and seamless mode transitions under dynamic conditions. The findings contribute to advancing distributed energy systems by integrating modern communication networks with conventional control architectures in MGs and VPPs.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 découle