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Enregistrement W2520206052 · doi:10.1049/iet-gtd.2016.0303

Sensitivity‐based relaxation and decomposition method to dynamic reactive power optimisation considering DGs in active distribution networks

2016· article· en· W2520206052 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIET Generation Transmission & Distribution · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptimal Power Flow Distribution
Établissements canadiensIndependent Electricity System Operator
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAC powerMathematical optimizationSensitivity (control systems)Relaxation (psychology)Computer scienceLinear programmingInteger programmingControl theory (sociology)Electric power systemPower controlPower-flow studyPower (physics)VoltageMathematicsElectronic engineeringEngineeringControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the development of active distribution networks, new challenges such as overvoltage and power loss become critical. The reactive power optimisation serves as a voltage control measure to minimise the total transmission loss by coordinating the continuous and discrete reactive power compensators while guaranteeing the specific physical and operating constraints. To address the daily operating times of discrete control variables, the dynamic reactive power optimisation (DRPO) is set up to minimise total energy loss over several time periods when considering the inter‐temporal constraints. However, DRPO is in fact a large‐scale mixed integer non‐linear non‐convex programming that is difficult to solve. Therefore, second‐order cones are employed to relax the non‐convex power flow equations to obtain a mixed integer second order cone programming model. Furthermore, a sensitivity‐based relaxation and decomposition method is proposed to further improve the computational performance. Solution quality and computational performance are compared with traditional methods on IEEE‐33, 123 and 615‐bus systems as well as two real‐world distribution networks in China. The Results demonstrate that the fast performance and effectiveness of the proposed technique.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,689
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,249 · 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