A Novel FACTS Based (DDSC) Compensator for Power-Quality Enhancement of L.V. Distribution Feeder with a Dispersed Wind Generator
Notice bibliographique
Résumé
In a deregulated electric service environment, an effective electric transmission and distribution networks are vital to the competitive environment of reliable electric service. Power quality (PQ) is an item of steadily increasing concern in power transmission and distribution. The traditional approach to overcoming capacity and quality limitations in power transmission and distribution in many cases is the addition of new transmission and/or generating capacity. This, however, may not be practicable or desirable in the real case, for many of reasons. From technical, economical and environmental points of view, there are two important - and most of the time combined - alternatives for building new transmission or distribution networks to enhance the transmission system capacity, and power quality: the Flexible alternating current transmission devices and controllers, and the distributed generation resources near the load centers. The connection of distributed generation to the distribution grid may influence the stability of the power system, i.e. angle, frequency and voltage stability. It might also have an impact on the protection selectivity, and the frequency and voltage control in the system. This paper presents a low cost FACTS based Dynamic Distribution System Compensator (DDSC) scheme for voltage stabilization and power transfer and quality enhancement of the distribution feeders connected to a dispersed wind generator, using MATLAB/ SimPower System simulation tool.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».