Phase Swapping for Distribution System Using Tabu Search
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: In power distribution systems, feeders frequently exhibit some imbalance between phases. Feeder imbalance occurs when the currents (Ia, Ib and Ic) of a three-phase system do not have the same magnitude at any load point along the feeder, because some phases are more heavily loaded than others. A state of imbalance in power systems may cause excessive voltage drops, unnecessary energy losses, and increased risk of feeder overload. It may also affect system power quality and electricity price. In order to correct this state of disproportion, phase balancing can be utilized. One solution to phase balancing is to swap single-phase loads from one phase to another to make the currents identical at each load point on the feeder. This technique is called phase swapping. Balancing loads in a distribution system can enhance utilities competitiveness by improving reliability and by reducing costs. The determination of the optimal swapping scheme is a non-linear problem. The efficiency of using Tabu Search to solve this non-linear phase balancing problem is demonstrated. Tabu Search is a heuristic method that enhances the performance of a basic local search technique by using a memory structure. The Tabu Search algorithm to find the optimal phase swapping scheme with the minimal cost was developed using a model from an unbalanced feeder from a typical Local
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».