Battery Scheduling and Smart Inverter Volt/Var Control for Voltage Stability in Microgrids
Notice bibliographique
Résumé
As distribution grids decarbonize and electrify, maintaining voltage quality under integrated inverter-based distributed resources has become challenging due to the localized voltage sensitivities. These dynamics call for adaptive, data-driven coordination of battery storage and smart inverters that can act on fast timescales while respecting network limits. This paper presents a microgrid control and optimization framework that coordinates battery energy storage with smart-inverter volt/var functionality to improve voltage regulation and operating costs in a building-centric microgrid (MG). The test system adapts the IEEE 13-node feeder to represent building load profiles, integrating solar photovoltaic (PV), smart inverters, and grid-connected battery energy storage. The proposed method schedules battery charging/discharging while enabling autonomous volt/var support at PV nodes, thereby flattening voltage profiles, reducing technical losses, and shifting energy procurement away from pricey periods. Case studies on the modified IEEE 13-node feeder show that coordinated battery dispatch and volt/var control maintain bus voltages within acceptable limits under variable load and solar PV generation, while lowering total energy costs relative to baseline system operation.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».