A Novel Energy Management Strategy to Facilitate the Integration of Renewable Energy Hubs into Local Energy Markets
Notice bibliographique
Résumé
Innovative energy management technologies have facilitated the operation of integrated energy systems (IESs), which interconnect different energy carriers essentially electricity, heat, and gas. The evolution of energy hubs (EHs) presents an opportunity for enhanced efficiency, reliability, and adaptability in meeting energy supply and demand. Incorporating EHs within the power system profoundly affects the operations of both transmission and distribution networks. Consequently, bilateral TSO-DSO coordination is necessary to increase effectiveness. Furthermore, by integrating power generation, storage facilities, and flexible loads, EHs have the potential to gain economic advantages by actively engaging in energy market activities. Therefore, this paper introduces a stochastic model for the economic energy management of distribution and transmission networks, incorporating renewable EHs based on TSO-DSO coordination. In the proposed model, the total operation costs of the networks and EHs are minimized, considering optimal power flow constraints of the networks and the operational framework of EHs situated within the distribution network. In addition to the considerable uncertainties linked to loads, renewable energies, and electric vehicles (EVs), the model addresses an integrated demand response program (IDRP). Accordingly, numerical results demonstrate that the proposed scheme is capable of improving the operation and economic status of the proposed structure by utilizing renewable resources as well as storage and flexible loads in the EHs.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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 ».