Optimal selection of energy storage system in distribution networks with distributed generation considering operation model by neural networks
Notice bibliographique
Résumé
This thesis presents a methodology for optimal determination of type, bar, and capacity of Battery Energy Storage Systems (BESS) in distribution systems with distributed generation (DG) where the battery optimal operation is approximated by an input/output model created with neural networks. A genetic algorithm selects the storage by a fitness function defined with the annual operation costs of the distribution system, the voltage limits, and batteries costs. The model allows to compare different types of batteries technologies, considering its technical and economical characteristics. Lifetime of the battery is based on the depth of discharge (DOD) impact to the life cycle. The database for the input/output model is obtained by a Monte Carlo simulation of the optimal daily operation of the battery for a representative sample from a yearly real data. This approach allows to consider the stochastic behavior of the distributed generation, the load and the energy prices. The daily operation of the battery is optimized by a nonlinear optimization model, considering a load flow by OpenDSS proprietary software from the Electric Power System Research Institute (EPRI). The neural network was based on the Group Method of Data Handling (GMDH). The neural network implementation allows to reduce the yearly simulation time, where the possible selection alternatives are chosen by the genetic algorithm. This methodology is tested in a distribution system of 33 nodes, and the generation, demand, and prices curves are taken from data of the Independent Electricity System Operator IESO relative to the Canadian distribution system, considering solar and wind as renewable sources. The studied case shows a good approximation of the neural network with the obtained data for the daily load flow and allows to identify the critic cases of the systems, as bar location not allowed and probability of risk of the results. The results compare the use of the batteries in the distribution network, reducing losses and operational costs along the day in the system and selecting the best type. Also, the storage systems can reduce the final energy cost of the system (limited by the proposed constraints) and the loses, with the possibility to determine the best alternative.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».