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Abstract
La pénétration croissante des sources d'énergie renouvelables (ER) et des véhicules électriques (VE) remet en question les méthodes utilisées dans la conception et l'exploitation des systèmes électriques conventionnels. Un problème majeur est la variabilité inhérente aux sources d'ER et les VE introduisent des problèmes tels que les problèmes d'équilibre entre l'offre et la demande. Afin d'assurer une utilisation efficace de toutes les ressources du micro-réseau (qui comprend les stations de recharge), il est important que le micro-réseau soit dimensionné de manière appropriée pour répondre à la demande requise et exploité au point le plus économique sans enfreindre contraintes du réseau. Le deuxième défi est l'augmentation de la demande due à l'électrification de l'industrie du transport. L'utilisation croissante des véhicules électriques (VE) introduit des fluctuations de puissance dans la demande qui sont de nature stochastique. Une façon d'assurer l'équilibre entre l'offre et la demande est d'utiliser des systèmes de stockage de l'énergie (SSE). Les SSE peuvent être utilisés pour compenser les fluctuations de puissance de la demande et des ressources renouvelables. Cette thèse propose le dimensionnement du MG en trois étapes. Dans la première étape, les stations de recharge pour les véhicules électriques (EVCS) sont dimensionnées. Dans la deuxième étape, des journées typiques représentant les profils annuels sont générées, qui sont ensuite utilisées dans un problème d'optimisation linéaire pour sélectionner et dimensionner les actifs du MG (la troisième étape). Les résultats de la formulation de la conception sont ensuite utilisés pour développer un système de gestion de l'énergie (EMS) basé sur l'apprentissage machine (ML) qui consiste en une répartition économique (ED) pour le fonctionnement optimal du MG. Les méthodes proposées sont ensuite utilisées comme étude de cas pour une mine éloignée située dans le Nord du Québec
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".