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Enregistrement W1986110995 · doi:10.1109/tie.2014.2308144

Probabilistic Optimal Reactive Power Planning in Distribution Systems With Renewable Resources in Grid-Connected and Islanded Modes

2014· article· en· W1986110995 sur OpenAlexaff
Seyed Ali Arefifar, Yasser Abdel‐Rady I. Mohamed

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Industrial Electronics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrogrid Control and Optimization
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrogridAC powerProbabilistic logicGridRobustness (evolution)Electric power systemMathematical optimizationRenewable energyDistributed generationReliability engineeringComputer scienceEngineeringPower (physics)VoltageMathematicsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reactive power planning has always been a key research area in power distribution engineering; technically and economically. However, the problem needs to be revisited to consider several aspects of modern distribution systems, such as a high penetration level of renewable resources with intermittent nature; the microgrid concept and the possibility of system operation in grid-connected or isolated single microgrid mode, or isolated multiple microgrids; and probabilistic or hourly load profile. Motivated by these needs and considering all these aspects, this paper presents a generalized approach for probabilistic optimal reactive power planning in modern distribution systems. A new index is defined to probabilistically assess the success of microgrids in terms of real and reactive power adequacy and voltage limit constraints. Afterward, the reactive power planning is performed to reduce the annual energy losses of the grid-connected system and increase the defined microgrid success index. The problem formulation and solution algorithms are presented in this paper. The well-known PG&E 69-bus distribution system is selected as a test case, and through several sensitivity studies, the effect of optimization coefficients on the design and the robustness of the algorithm are investigated. A cost-benefit case study is also presented to determine the optimum total size of distributed reactive sources for the system under study.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,175 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations50
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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