Optimal placement of resistive/inductive SFCLs considering short‐circuit levels using complex artificial bee colony algorithm
Notice bibliographique
Résumé
In mature electric power systems, growth in generation/demand, integration of renewable energy, and system expansion may elevate short‐circuit levels beyond the rating of existing components. Thanks to technological advancements in materials, superconducting fault current limiters (SFCLs) can effectively alleviate excessive fault currents without affecting normal operation of power systems as they are invisible in non‐faulted conditions. However, due to their rather high prices, SFCL optimal placement (SOP) comes to attention. The effectiveness of SOP depends on optimally siting of SFCL resistive/inductive types, which vary in transmission and distribution networks due to different X/R ratios. In this study, an SOP is proposed to determine optimal locations and types of SFCLs taking into account short‐circuit level of buses. In addition, a complex‐valued artificial bee colony (CABC) algorithm is introduced to efficiently solve complex‐valued optimisation problems such as power system applications, including SOP. The proposed SOP with CABC is examined on transmission and distribution test cases to evaluate its effectiveness. It is found that by employing the proposed complex decision vector, the CABC algorithm exhibits an enhanced exploration capability and convergence rate due to halving decision vector length and considering mutual effects of real and imaginary parts of decision variables.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».