A new realistic optimization-free economic load dispatch method based on maps gathered from sliced fuel-cost curves
Notice bibliographique
Résumé
Many methods have been introduced as economic load dispatchers. However, all these methods depend on the optimization field, where most of these studies mainly focus on how to strengthen the optimization algorithms themselves. This means the mystery key that segregate between the good and bad ELD solvers is the optimization algorithm itself. However, there is a practical fact known in many real power stations that the generators set-points, assigned by automation centers, are actually in discrete form. Thus, the solutions presented in the literature are infeasible if they are seen from this practical point of view. One of the approaches is to use combinational optimization algorithms. Because most of ELD problems have limited number of generating units, so all the solutions can be extracted by slicing the fuel-cost function of each unit in order to have a full map of all feasible solutions. Based on that, the exact optimal solution as well as all other best solutions can be easily obtained by this method. The main challenge that could be faced with this optimization-free method is when the dimension of the given ELD problem is large, because the discrete search space exponentially increases as the number of variables or/and slicing resolution increases. This challenge can be avoided if that ELD problem is correctly formulated based on real configurations of electric power stations. Some numerical experiments are given to illustrate the mechanism of the proposed technique.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».