Probabilistic integrated framework for <scp>AC</scp> / <scp>DC</scp> transmission congestion management considering system expansion, demand response, and renewable energy sources and load uncertainties
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
Congestion management (CM) is one of the most crucial tasks in power system operation and planning, which has become more challenging in recent years due to the growth of renewable energy sources (RESs) and flexible loads. This paper presents an integrated framework that simultaneously employs different methods, including re-scheduling, transmission expansion, and demand response programs (DRPs), to manage the AC/DC transmission congestion. The uncertainty associated with remote wind/solar farms and load demand is taken into account and is modelled using the probabilistic point estimate method. To provide a comprehensive analysis, three different management approaches taking both planning and operation phases into account are considered in this study. In the context of CM, the first management approach considered is to minimize the overall system cost including both investment and operational costs (cost-efficient approach). The second approach is to minimize the overall active power losses (energy-efficient approach). The last one is to make a trade-off between these two approaches (cost-/energy-efficient approach) by simultaneously minimizing system investment cost and operational loss as a multi-objective optimization problem. The effectiveness of the proposed framework is evaluated on IEEE two-area RTS-96 (MRTS) network using an AC/DC power flow tool.
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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 | 0,001 |
| 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