Optimisation multicritère du dimensionnement d’un micro- réseau électrique urbain à base des énergies renouvelables
Bibliographic record
Abstract
Résumé Les micro-réseaux autonomes deviennent des alternatives populaires dans les régions éloignées et insulaires où la connexion au réseau n’est pas économiquement ou techniquement viable. Pour cette raison, l’exploitation de l’offre abondante d’énergie renouvelable peut jouer un rôle important pour assurer une production d’énergie propre et respectueuse de l’environnement pour les communautés éloignées. Le présent travail porte sur l’intégration des micro-réseaux isolés qui présentent des petits réseaux électriques destinés à alimenter des zones rurales n’ayant pas de raccordement possible au réseau conventionnel principal. Ces micro-réseaux fonctionnant à base de production éolienne, de groupes électrogènes et de système du stockage par batteries, sont plus fragiles et la production d’électricité peut subir des interruptions fréquentes si le réseau n’est pas conçu avec précaution. La fiabilité est donc un critère préliminaire pour assurer d’une part la viabilité de ces projets et d’autre part pour permettre l’amélioration des conditions de vie des communautés. Pour cette raison, une méthode de conception multi-objective de ces micro-réseaux basée sur des critères technoéconomiques est proposée. Un algorithme itératif est développé pour faire évoluer la configuration du micro-réseau vers un optimum et permet de visualiser les compromis entre les critères fixés. Ce dernier est comparé à un algorithme intelligent évolutif qui a permis d’optimiser d’avantage la performance du micro-réseau. Les résultats des simulations et les tests valident notre conception du micro-réseau. Abstract Stand-alone microgrids are becoming popular alternatives in remote and island regions where grid connection is not economically or technically viable. For this reason, harnessing the abundant supply of renewable energy can play an important role in ensuring clean, environmentally-friendly power generation for remote communities. The present work focuses on the integration of isolated microgrids, which present small-scale power grids designed to supply rural areas with no possible connection to the main conventional grid. These microgrids, based on wind generation, generators and battery storage, are more fragile and the electricity production can suffer frequent interruptions if the grid is not carefully designed. Therefore, to overcome the intermittent and fuctuating characteristics of wind power, reliability is a preliminary criterion to ensure the viability of these projects on the one hand, and to enable the improvement of communities’ living conditions on the other. For this reason, a multi-objective design method for these microgrids based on techno-economic criteria is proposed. An iterative algorithm is developed to evolve the microgrid confguration towards an optimum and to visualize the trade-offs between the set criteria, compared with an evolutionary intelligent algorithm that further optimized microgrid performance. Simulation results and tests validate our microgrid design.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".