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Enregistrement W2312452428 · doi:10.1109/jsyst.2014.2330606

Real-Time Fuzzy Voltage Regulation for Distribution Networks Incorporating High Penetration of Renewable Sources

2014· article· en· W2312452428 sur OpenAlexaff
Maher A. Azzouz, Hany E. Z. Farag, Ehab F. El‐Saadany

Notice bibliographique

RevueIEEE Systems Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptimal Power Flow Distribution
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTap changerVoltage regulationControl theory (sociology)Fuzzy logicVoltageComputer scienceRenewable energyFuzzy control systemAC powerDistributed generationEngineeringControl (management)Transformer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proposes a coordinated voltage regulation scheme for on-load tap changer (OLTC) and renewable distributed generation (DG) units to provide a proper voltage regulation for active distribution systems. The main motivation of applying fuzzy logic is that it can deal with environments of imperfect information, and thus, it can reduce communication requirements. The proposed regulation scheme consists of three fuzzy-based control algorithms. The first control algorithm is proposed for the OLTC such that it can mitigate the effect of DG units on the voltage profile. The second control algorithm is proposed to provide a DG reactive power sharing, in order to relax the OLTC tap operation. The third control algorithm aims to partially curtail DG active powers to restore a feasible solution from the OLTC prospective. The proposed fuzzy algorithms have the advantage of providing proper voltage regulation with relaxed tap operation, utilizing only the estimated system minimum and maximum voltages. Moreover, it avoids numerical instability and convergence problems associated with centralized approaches, as it does not require to run an optimization algorithm. Real-time simulations are developed to show the effectiveness of the proposed fuzzy algorithms on a typical distribution network, using OPAL-RT real-time simulator.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations51
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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