Novel Highly Precise Power Loss Estimators that Directly Solve Power Balance Equality Constraints
Notice bibliographique
Résumé
Realistic network's branches (including transformers and lines) are not lossless mediums. These power losses happen due to: 1) dissipation as heat by series resistance, 2) absorption as leakage flux by series reactance, and 3) dissipation/absorption by magnetizing conductance and susceptance. Thus, knowing these essential measurements are very important issues in many power system applications and studies, such as: power system operation, protection, reliability, and electricity markets. The existing power loss estimators have many weaknesses, such as: complicated methods, many static assumptions, and dependent on the slack unit. If the existing configuration of any network is randomly changed from its base state, then these estimators may produce insignificant and unacceptable errors. More than that, some applications require to solve a set of power balance equality constraints, such as: optimal power flow, economic load dispatch, and unit commitment. This paper introduces a totally different technique that has the ability to solve all the preceding problems steadily and directly. In this approach, a large number of randomly configured offline power flow solutions are used to create a very big dataset to train artificial neural networks. Through some numerical experiments, this technique proves itself as a highly effective tool to inexpensively and precisely estimate both active and reactive power losses.
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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) | 0,001 | 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 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 ».