Enhancing Microgrid Efficiency via a Novel Hybrid ICA-PSO Approach for Demand Response
Notice bibliographique
Résumé
This study introduces a novel approach to enhancing microgrid operations by incorporating demand response (DR) strategies with a hybrid optimization model that combines the strengths of the Imperialist Competitive Algorithm (ICA) and Particle Swarm Optimization (PSO). The approach aims to improve energy management, decrease the losses, stabilize voltage and frequency, and achieve a balanced alignment between energy supply and demand. A notable aspect of this work is the use of the IEEE 37-Bus test system, which provides a realistic environment to evaluate the hybrid ICA-PSO method. The findings show that this approach significantly outperforms traditional methods, delivering superior results in power losses reduction, voltage regulation, and frequency stabilization. These outcomes highlight the method’s practicality for real-world microgrid applications. The paper further explores the unique benefits of ICA and PSO, explaining the rationale for their integration and emphasizing how demand response enhances microgrid efficiency. It also suggests areas for future investigation, such as addressing uncertainties and integrating real-time data, to improve the adaptability and reliability of the proposed method in complex operational scenarios. The problem modeling has been done using MATLAB software. The results proved the effectiveness of the proposed model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».