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Enregistrement W3115944844 · doi:10.1109/access.2020.3047986

Linear Iterative Power Flow Approach Based on the Current Injection Model of Load and Generator

2020· article· en· W3115944844 sur OpenAlexaff
Behzad Zargar, Antonello Monti, Ferdinanda Ponci, José R. Martí

Notice bibliographique

RevueIEEE Access · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptimal Power Flow Distribution
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinearizationNonlinear systemElectric power systemControl theory (sociology)Computer scienceGenerator (circuit theory)Iterative methodContext (archaeology)Benchmark (surveying)Operating pointIterative and incremental developmentRelaxation (psychology)VoltageAC powerLinear equationPower (physics)Mathematical optimizationApplied mathematicsAlgorithmMathematicsElectronic engineeringEngineeringMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Power flow (PF) is a fundamental tool for operation, automation and optimization of the power systems. Due to the nonlinearity of the PF system equations, the classical PF solutions are computationally very demanding. As a common approach in solving the nonlinear equations, linearization is a potential technique which can simplify and accelerate the PF calculations. In this context, this paper proposes a linear fast iterative method based on the fixed-point iteration technique in which a linearized model of generator along with a ZI load model are integrated in a simplified system of linear equations (SLE) of Yv=i . The relaxation method is used during the deriving process of generator equivalent current in this approach. However, the already developed ZI load model based on the curve-fitting technique has been exploited in this work. The accuracy of the proposed PF method has been compared with calculated results from DIgSILENT PowerFactory on the benchmark IEEE 33-bus test system and on a large medium voltage network in Germany.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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