An Incentive-Based Multistage Expansion Planning Model for Smart Distribution Systems
Notice bibliographique
Résumé
The deployment of smart grids has facilitated the integration of a variety of investor assets into power distribution systems, giving rise to the consequent necessity for positive and active interaction between those investors and local distribution companies (LDCs). This paper proposes a novel incentive-based distribution system expansion planning model that enables an LDC and distributed generation (DG) investors to work in a collaborative way for their mutual benefit. Using the proposed model, the LDC would establish a bus-wise incentive program based on long-term contracts, which would encourage DG investors to integrate their projects at specific system buses that would benefit both parties. The model guarantees that the LDC will incur minimum expansion and operation costs while concurrently ensuring the feasibility of DG investors' projects. To derive appropriate incentives for each project, the model enforces several economic metrics including internal rate of return, profit investment ratio, and discounted payback period. All investment plans committed to by the LDC and the DG investors for the full extent of the planning period are then coordinated accordingly. Several linearization approaches are applied to convert the proposed model into an MILP model. The intermittent nature of both system demand and wind- and PV-based DG output power is handled probabilistically, and a number of DG technologies are taken into account. Case study results have demonstrated the value of the proposed model.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».