A Planning Approach for the Network Configuration of AC-DC Hybrid Distribution Systems
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a novel stochastic planning model for AC-DC hybrid distribution systems (DSs). Taking into account the possibility of each line/bus being AC or DC, the model finds the optimal AC-DC hybrid configuration of buses and lines in the DS. It incorporates consideration of the stochastic behavior of load demands and renewable-based distributed generators (DGs). The stochastic variations are addressed using a Monte-Carlo simulation technique. The objective of the planning model is the minimization of DS installation and operation costs. The optimal planning solution is obtained by dividing the hybrid planning problem into two nested optimization problems: 1) the main problem is formulated using a genetic algorithm (GA) to search for the optimal AC-DC configuration and 2) the subproblem is used for determining the optimal power flow solution for each configuration generated by the GA. The proposed model has been employed for finding the optimal configuration for a suggested case study that included photovoltaic panels, wind-based DG, and electric vehicle charging stations. The same case study was also solved using a traditional AC planning technique in order to evaluate the effectiveness of the proposed model and the associated cost-savings. The results demonstrate the advantages offered by the proposed model. The proposed framework represents an effective technique that can be used by DS operators to identify the optimal AC-DC network configuration of future DSs.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».