Coordinated Planning of Converter-Based DG Units and Soft Open Points Incorporating Active Management in Unbalanced Distribution Networks
Notice bibliographique
Résumé
Soft open points (SOPs) can transfer active power between feeders and compensate reactive power. These features help increase the integration capacity of distributed generation (DG), but the installation location and capacity of SOPs will affect DG planning. In addition, the distribution networks are usually unbalanced due to asymmetric line parameters, unbalanced loads, and DG. Converter-based DG units and SOPs have individual phase active and reactive power regulating ability and provide unbalance compensation. The objective of this paper is to develop a coordinated planning model of converter-based DG units and SOPs in an unbalanced distribution network (UDN) to incorporate their individual phase power control abilities. The individual phase power control characteristics of DG converters and SOPs are first analyzed. A bi-level optimization model of converter-based DG units and SOP planning is then established, in which the upper-level problem minimizes the total cost of the UDN and the lower-level problem minimizes the power loss and voltage unbalance. The bi-level model is transformed into a single-level mixed integer second-order cone programming problem that can be efficiently solved by widely used commercial solvers. Finally, the proposed model is verified on IEEE 33-node and Taiwan Power Company systems.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».