Dynamic Economic Load Dispatch Using Linear Programming and Mathematical-Based Models
Notice bibliographique
Résumé
Economic dispatch (ED) is one of the most important topics in power system operation and planning. The main purpose of this paper is to develop simple and effective mathematical models for the ED problem. Two stages were considered to solve this problem. First, the ED problem is formulated using linear piecewise functions and then optimally solved using the LP technique at various load values. The effectiveness of the LP in optimally solving the ED problem is verified by applying it to two different test systems. The results are compared with those obtained using other ED optimization techniques. The LP optimization performance of the proposed method is found to be similar to those of the reported techniques. In the second stage, the data collected from the optimization process in the first stage are transferred to TuringBot software. This software is adopted to build efficient mathematical models for the optimal power generation (output parameters) as functions of the load values (input parameters). The main objective of these models is to easily evaluate the optimal power sharing of the generators in an online fashion under rapid variable loading conditions without the need to solve the ED-LP based problem. Optimization techniques, including the LP, generally require considerable simulation times for linearization and optimization code execution, particularly under fast load variations. Thus, the main features of the developed models in this paper are simplicity, accessibility, as well as the ability in obtaining an efficient and optimal solution with a faster execution time.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».