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Enregistrement W2106652091 · doi:10.1109/59.871729

Optimal power flow by a nonlinear complementarity method

2000· article· en· W2106652091 sur OpenAlexaff
G.L. Torres, V.H. Quintana

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Power Systems · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptimal Power Flow Distribution
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNonlinear systemPower flowNonlinear complementarity problemMathematicsNewton's methodComplementarity (molecular biology)Complementarity theoryMathematical optimizationApplied mathematicsMathematical analysisControl theory (sociology)Electric power systemPower (physics)Computer sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A nonlinear complementarity method for solving nonlinear optimal power flow problems is presented. This method stems from proposed reformulation of complementarity problems as nonlinear systems of equations which age, in turn, solved by a Newton-type method. To reformulate optimal power flow problems as nonlinear systems of equations we employ a function /spl psi//sub /spl mu//: /spl Rscr//sup 2//spl rarr//spl Rscr/ that satisfies the property /spl psi//sub /spl mu//(a,b)=0/spl hArr/a>0, b>0 and ab=/spl mu/, for any /spl mu/>0. Then, unlike interior-point methods, the new method handles the complementarity conditions for optimality, s/sub i//spl ges/0, /spl pi//sub i///spl ges/0 and s/sub i//spl pi//sub i/=0, without requiring that s/sub i/>0 and /spl pi//sub i/>0 be satisfied at every iterate. Numerical results illustrate the viability of the proposed method as applied to several power networks. A comparison with two interior-point algorithms is discussed.

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 seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations65
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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