Optimal energy management system for distribution systems using simultaneous integration of PV-based DG and DSTATCOM units
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The energy management system (EMS) of an electrical distribution system (EDS), with the integration of distributed generation (DG) and distribution static compensator (DSTATCOM), provides numerous benefits and significantly differs from the existing EDSs. This paper presents an optimal integration of DG based on photovoltaic (PV) solar panels and DSTATCOM in EDS. A single objective function, based on maximizing the active power loss level (APLL) in EDS, is deployed to find the optimal size and location of photovoltaic DG and DSTATCOM simultaneously in different study cases using various particle swarm optimization (PSO) algorithms. These PSO algorithms are the basic PSO, adaptive acceleration coefficients PSO (AAC-PSO), autonomous particles groups for PSO (APG-PSO), nonlinear dynamic acceleration coefficients PSO (NDAC-PSO), sine cosine acceleration coefficients PSO (SCAC-PSO), and time-varying acceleration PSO (TVA-PSO). These algorithms are applied to the standard IEEE 33- and 69-bus EDSs, which are used as test systems to verify the effectiveness of the proposed algorithms. Simulation results prove that the TVA-PSO algorithm exhibits higher capability and efficiency in finding optimum solutions. Comparing the simulation results attained for different study cases leads to the conclusion that DG and DSTATCOM were optimally-allocated simultaneously, which resulted in a significant reduction of power losses and an enhancement of the voltage profile.
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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 découle