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Enregistrement W2612820862 · doi:10.1109/icit.2017.7915427

Optimal power flow for converter-dominated AC/DC hybrid microgrids

2017· article· en· W2612820862 sur OpenAlexaff
A. A. Eajal, Ehab F. El‐Saadany, K. Ponnambalam

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrogrid Control and Optimization
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrogridConvertersMaximizationComputer scienceControl theory (sociology)Power flowNonlinear systemDistributed generationPower (physics)Electric power systemMathematical optimizationEngineeringRenewable energyVoltageElectrical engineeringMathematicsControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a new optimal power flow (OPF) formulation based on loadability maximization for islanded converter-dominated AC/DC hybrid microgrids. Hybridizing AC and DC at the distribution level brings the merits of AC and DC together as a valuable future layout for AC and DC technologies. Nevertheless, most recent AC/DC distributed resources and loads are converter-based resulting in low inertia. Further, the future distribution systems will allow investors and customers to plug their energy resources in and out. Such systems with a high penetration of converters and plug-and-play capability will have their own operational philosophy. During islanding in particular, loadability maximization is more pronounced due to the limited resources and being susceptible to any sudden and slow load/supply variations. Thus, the target of the system operator might be to increase the system steady-state stability margin by running OPF. In this work, the AC/DC OPF problem is formulated as a nonlinear constrained optimization problem, and solved by Interior Point method. The newly formulated OPF algorithm is tested on a modified 38-bus AC/DC hybrid microgrid. The developed AC/DC OPF can be a powerful tool for system planners and operators to explore the technical and economic challenges related to hybridizing the AC distribution systems.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,798
Score d'incertitude au seuil0,603

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,198 · 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 tête enseignante, 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

Citations12
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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