Optimum planning of large distributed resources in a mesh connected system based on artificial neural networks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a new approach to optimally determine the appropriate size and location of a dispatchable large Distributed Resource (DR) in a large mesh connected system. Inserting a DR in an already existing distribution system is an important issue at present, specifically under the deregulated electricity market. Determining the optimal siting and/or sizing of the DR is the key factor in determining the penetration level of the renewable energy sources. Various parameters; like losses, voltage profile, etc were investigated in the previous work. Beside the losses and the voltage profile, the proposed approach introduces another important parameter related to DR installation, which is the short circuit level representing the capacity of the already existing network protective devices. The proposed algorithm uses Artificial Neural Networks (ANN) to determine the appropriate weighting factors of each parameter included in the optimization problem. The selected parameters, i.e., the voltage level, the total system losses and the short circuit level are weighted in order to choose the optimal DR allocation and its corresponding sizing. The proposed technique has been tested on the IEEE 24-bus mesh connected test system. This test system is a large heavily loaded interconnected system. The main advantages of the proposed optimization technique are its simplicity, and applicability to other systems, i.e. radial and interconnected. Simulation results using the MATLAB simulation package are presented to validate the effectiveness of the proposed approach.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle