Economic Planning of the Operation of PV-Connected Distribution Network Using a Probabilistic Model for Extending the Network Lifetime
Notice bibliographique
Résumé
The power sharing of PV sets with battery banks in a low voltage distribution network, is optimized with the aim of extending network lifetime. The network lifetime is analyzed using a probabilistic model, in which each PV-battery set has a certain failure probability of supplying power to any load demand center. This probability is assumed to be of normal distribution, that is related to other factors such as power rating, coverage availability, and battery DoD. To extend network lifetime, redundancies in power sharing are removed by activating different groups of PV sets at different times, with durations depending on their joint Gaussian probabilities in supplying the load demands. The contribution of each PV-battery set, is estimated in an intuitive method according to the evaluated probabilities, in which the network is converted into source nodes and load nodes distributed as an ad hoc network, with formulated Gaussian probabilities. An economic load dispatch is then evaluated among the selected PV sets of probabilities higher than a predefined threshold value, to optimize power sharing of the load. A case study of several PV-battery sets supplying several distributed loads, is analyzed and simulated, with formulated joint probabilities. It is found that lifetime is extended by 190% for three PV sets supplying two load centers.
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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 | 0,001 | 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 ».