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Enregistrement W4210948880 · doi:10.32920/ryerson.14655963.v1

Optimization models for distribution planning and operation

2021· preprint· en· W4210948880 sur OpenAlexaff
Kamran Masteri Farahani

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Energy Management
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceSizingSmart gridGridElectric power distributionRenewable energyElectric power systemOperations researchReliability engineeringMathematical optimizationEngineeringPower (physics)Electrical engineeringVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Smart grid technologies, renewables, energy storage devices and electric vehicles are going to characterize the next generation distribution systems. It is important to note that inclusion of electric vehicles and renewables, inherently due to their natural power profile, result in distribution systems having a peaky load profile with lower asset utilization factors. Optimal planning and operation of distribution systems are important aspects and should consider this changing paradigm. This thesis aims to develop new solutions for optimal planning and operation of distribution systems considering these new technologies and their implications. The thesis specifically aims to use new techniques such as complementarity in conjunction with classical optimization techniques to develop new algorithms for optimal planning and operation of distribution systems. The proposed work includes the following. Two new distribution planning algorithms are proposed that include the installation and optimal sizing of Battery Energy Storage System units in addition to traditional assets, such as feeders and transformers. It incorporates plan and asset lifetimes as a means of establishing the minimum total annualized costs of new and replacement assets, operation and maintenance, and customer interruptions. For a fair comparison, all costs reflect the current year and are annualized over a specific study period. Even though the second technique has the same base as the first method, it is a multi-objective algorithm that uses fuzzy optimization technique to handle multiple contradicting objectives that cannot be combined into a single objective as they are in different units. This method has been developed due to the lack of certainty in how to calculate customer interruption cost in literature. It was proven in both methods that Battery Energy Storage System could be a more economical option compared to expensive underground feeders. Then in order to realize Smart Radial Distribution System of the future, a real-time optimal reconfiguration algorithm is proposed, which uses a classical nonlinear optimization technique and guarantees an optimal solution in the least time. The method optimizes the system loss and is based upon a complementarity technique that transforms a set of discontinuous solution spaces into a single continuously differentiable solution space, thus enabling the use of classical nonlinear optimization techniques without resorting to heuristics. The method is tested on 33-bus and 69-bus systems and the results are better or matching the other methods available in literature while it is significantly faster.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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