In this paper, a novel technique ba

In this paper, a novel technique based on [32], which
employs a recurrent neural network has been proposed to
achieve the optimal operation of a microgrid interconnected to
an utility grid. This RNN is combined with a multi-agent
system to operate the global system, fulfilling the load
demand, minimizing the power supplied by the utility grid and
maximizing the one supplied by renewable sources. The
results show that the algorithm determines the optimal power
values for a time horizon of one day, for the wind, solar,
batteries systems and the utility grid. As future work, we will
make the physical implementation of the microgrid, in order to
obtain experimental results.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในเอกสารนี้ เทคนิคนวนิยายตาม [32], ซึ่งใช้เครือข่ายประสาทเกิดซ้ำได้รับการเสนอชื่อให้บรรลุการดำเนินงานดีที่สุดของ microgrid ที่เข้าใจการตารางโปรแกรมอรรถประโยชน์ พร้อม ด้วยตัวแทนหลายนี้ RNNระบบการใช้งานระบบสากล ตอบสนองการใช้งานความต้องการ ลดพลังงานจากตารางอรรถประโยชน์ และเพิ่มได้จากแหล่งทดแทน ที่ผลลัพธ์แสดงว่า อัลกอริทึมการกำหนดราคาพลังงานที่เหมาะสมค่าเวลาฮอไรซอนของหนึ่งวัน ลม แสงอาทิตย์ระบบแบตเตอรี่และเส้นอรรถประโยชน์ เป็นการทำงานในอนาคต เราจะทำงานทางกายภาพของ microgrid เพื่อได้รับผลการทดลอง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในบทความนี้เทคนิคใหม่บนพื้นฐานของ [32]
ซึ่งมีพนักงานเครือข่ายประสาทกำเริบได้รับการเสนอที่จะประสบความสำเร็จในการดำเนินงานที่ดีที่สุดของ
microgrid
เชื่อมต่อไปยังตารางสาธารณูปโภค RNN นี้จะถูกรวมกับตัวแทนหลายระบบในการดำเนินงานระบบโลกตอบสนองภาระความต้องการที่ลดการใช้พลังงานที่จัดทำโดยตารางยูทิลิตี้และการเพิ่มหนึ่งที่จัดทำโดยแหล่งพลังงานทดแทน ผลปรากฏว่าอัลกอริทึมกำหนดอำนาจที่ดีที่สุดค่าสำหรับระยะเวลาของวันหนึ่งสำหรับลมพลังงานแสงอาทิตย์ระบบแบตเตอรี่และตารางยูทิลิตี้ ขณะที่การทำงานในอนาคตเราจะทำให้การดำเนินการทางกายภาพของ microgrid ในการสั่งซื้อเพื่อให้ได้ผลการทดลอง