Application of Narrow Band Power Line Communication in Volt/Var Optimization
Notice bibliographique
Résumé
Smart grid is an advanced and sophisticated electrical network that uses a combination of information and communication technology to gather required data from different nodes on the network through a reliable, robust and cost effective communication solution, and acts on them to improve the efficiency and reliability of production and distribution of electricity.Volt/Var optimization (VVO) is one of the most important smart grid applications that gives this capability to utility companies to have an efficient electricity distribution network by maintaining an acceptable voltage level along the distribution section under different loading situations.This project focused on characterizing and evaluating the performance of narrow band power line communication (NB-PLC) as a prevalent communication technology for smart grid applications such as VVO in North American power grid.This work was done by establishing and setting up a real test bed in the lab.In this work we tried to implement S-parameter measurements due to its simplicity for channel characterization at high frequency ranges, when we have cascades of different components over the channel.It should be mentioned that the main focus of our work was on analyzing the behavior of an energized 5KVA MV/LV transformer over our channel.Then, we have shown the relationship between S-parameters and ABCD parameters to derive the channel transfer function based on ABCD matrix.Additionally, we did some simple noise measurements over our channel when it was non-energized and energized.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».