MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2609397731 · doi:10.1109/tsg.2017.2697360

A Novel Dynamic Power Routing Scheme to Maximize Loadability of Islanded Hybrid AC/DC Microgrids Under Unbalanced AC Loading

2017· article· en· W2609397731 sur OpenAlexafffund
Mahmoud A. Allam, Amr A. Hamad, Mehrdad Kazerani, Ehab F. El‐Saadany

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Smart Grid · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrogrid Control and Optimization
Établissements canadiensUniversity of WaterlooNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaQatar National Research FundUniversity of Waterloo
Mots-clésMicrogridControl theory (sociology)Voltage droopConvertersDistributed generationController (irrigation)Power (physics)AC powerComputer sciencePower flowEngineeringElectric power systemVoltageControl (management)Voltage regulatorElectrical engineeringRenewable energy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proposes a novel dynamic power routing (DPR) scheme for hybrid ac/dc microgrids operating in islanded mode, where unlike in grid-connected microgrids, local generation adequacy is crucial for proper system operation. The unbalanced nature of ac distribution networks limits the microgrid loadability in the sense that loads must be shed from heavily loaded phases, even if the connected distributed generators (DGs) have not reached their total three-phase capacity limits. The main challenge is to exploit the available resources by routing the power between the ac subgrid phases, thereby minimizing load shedding. The proposed method utilizes the interlinking converters between the ac and dc sides of hybrid ac/dc microgrids to provide this functionality. A supervisory controller implements a DPR-based optimal power flow (OPF) algorithm to allow full loadability of the islanded network. The formulated OPF problem is solved analytically using an interior point method that has proved to be computationally cost-effective. Many case studies are conducted to address the unbalance problem and to validate the effectiveness of the proposed strategy against conventional methods, which are based solely on optimal DG droop settings.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations55
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Transactions on Smart GridMême sujetMicrogrid Control and OptimizationTravaux en français237 207