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Enregistrement W3199690294 · doi:10.1109/eurocon52738.2021.9535617

Optimal Allocation of RDG in Distribution System Considering the Seasonal Uncertainties of Load Demand and Solar-Wind Generation Systems

2021· article· en· W3199690294 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptimal Power Flow Distribution
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceRenewable energyParticle swarm optimizationWind powerRelayIndex (typography)Electric power systemVoltageMathematical optimizationOvercurrentReliability engineeringPower (physics)Automotive engineeringEngineeringElectrical engineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently, the installation of Renewable Distributed Generation (RDG) into the Electrical Distribution System (EDS) became one of the best solutions that guarantee the balance between electric energy consumption and production, also show various advantages. In addition to delivering clean energy, they contribute to minimizing power losses, as well as enhancing the voltage profiles. In this paper, the metaheuristic optimization algorithm of the Grey Wolf Optimizer (GWO) is utilized to optimally allocate the RDG based multiple PV and WT units into EDS considering the uncertainty of electrical output energy from the RDGs as well as load demand variation during all seasons. The Multi-Objective Functions (MOF) developed in this paper is considered to minimize simultaneous the indices of the total of Active Power Loss Index (APLI), the Reactive Power Loss Index (RPLI), the Voltage Deviation Index (VDI), the Operation Time Index (OTI) of the overcurrent relay (OCR), and enhance the Coordination Time Interval Index (CTII) of the overcurrent relays installed in the test system which is the IEEE 33-bus EDS.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,361

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,192 · 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

En bref

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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