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Enregistrement W2125135194 · doi:10.1109/tpwrs.2012.2213309

DG allocation for benefit maximization in distribution networks

2013· article· en· W2125135194 sur OpenAlexaff
Mostafa F. Shaaban, Y. M. Atwa, Ehab F. El‐Saadany

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Power Systems · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptimal Power Flow Distribution
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDistributed generationRenewable energyInstallationMaximizationReliability engineeringReliability (semiconductor)Computer scienceMathematical optimizationUpgradeReduction (mathematics)Integer programmingPower (physics)EngineeringMathematicsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proposes a method to evaluate the worth of installing renewable distributed generation (DG) in distribution networks. Moreover, the work optimally allocates these DG units in the distribution network to maximize the worth of the connection to the local distribution company (LDC), as well as the customers connected to the system. The proposed methodology helps the LDC to better assess the benefits of the renewable DG units' proposed connections and to identify the optimal buses on which to connect these DG units. The benefits considered in this paper are deferral of upgrade investments, reduction of the cost of energy losses, and reliability improvement, which is represented by the interruption cost reduction. The proposed methodology takes into consideration the uncertainty and variability associated with the output power of renewable DG as well as the load variability. The planning problem of determining the optimal location and sizes of DG units is defined as multi-objective mixed integer programming.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations293
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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