A Novel Framework for the Operational Reliability Evaluation of Integrated Electric Power–Gas Networks
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a new framework for the operational reliability evaluation of integrated electric power-gas networks (IEPGNs). First, a novel approach for modeling the failure modes of natural gas pipelines is presented. This approach utilizes the concept of virtual nodes and employs a gas release rate model to consider the pinhole, hole, and rupture failure modes of pipelines. Thereafter, a four-state Markov model for natural gas-fired generators (NGFGs) with dual-fuel capabilities is proposed. The area risk method is extended to include the proposed reliability models, and the partial reliability indices of the area risk method are evaluated using a non-sequential Monte Carlo simulation (NSMCS). A nonlinear optimization model is also proposed to calculate electric and gas load curtailments for each system state in NSMCS. This model is linearized to obtain a mixed-integer linear programming (MILP) model for reducing the computational burden. The computational performance of NSMCS is further improved by adopting cross entropy (CE)-based importance sampling (IS). Finally, the efficacy of the proposed framework is demonstrated on three test systems. Case studies validate the importance of considering the proposed reliability models of IEPGNs for operational reliability evaluation. The impacts of operational strategies on the operational reliability indices are also demonstrated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».