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Enregistrement W4303685296 · doi:10.3390/electronics11193236

An Optimal Control Approach for Enhancing Transients Stability and Resilience in Super Smart Grids

2022· article· en· W4303685296 sur OpenAlexaff
Turki Alsuwian, Abdul Basit, Arslan Ahmed Amin, Muhammad Adnan, Mansoor Ali

Notice bibliographique

RevueElectronics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower System Optimization and Stability
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntermittencyInterconnectionElectric power systemSmart gridTransient (computer programming)Renewable energyElectric power transmissionGridStability (learning theory)Computer scienceEngineeringTelecommunicationsPower (physics)Electrical engineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Super smart grids (SSGs) are a wide area transmission network that mainly uses renewable energy resources (RERs), contributing to the reduction of greenhouse gas (GHGs) emissions and supporting the power infrastructure of multiple countries. The SSGs comprise two-way communication between the loads and sources of different countries, and these loads can be mostly served with numerous types of RERs tied with the grids. The RERs will play a pivotal role in the development of future grids and the generation of electricity. However, the main challenge to tackle in these RERs is that they are intermittent in nature. Due to intermittency in these RERs, transient stability issues have become one of the critical research challenges in SSGs. These stability issues are escalated and become more difficult to handle if a network is vulnerable to an arising of different kinds of faults. To address these problems, multiple approaches to enhance transient stability already exist in the current literature. After reviewing the literature, flexible alternating current transmission systems (FACTS) devices proved more promising in improving transient stability. Among FACTSdevices, UPFC is a versatile FACTS device, which provides complete stability to power system networks in the form of series and shunt compensations. Considering this scenario, a hypothetical network for SSGs is designed in this research work based on the interconnection between two countries, i.e., Denmark and Norway, to address the transient stability issues in SSGs. The complete probabilistic model of the system is also designed to enhance the stability of the system. The results clearly showed that the insertion of UPFC is an effective technique to enhance the transient stability and resilience of the power system networks as compared to other purposed techniques in the literature. The main contribution of this paper is that extensive simulation studies employing accurate RERs models are used to analyze and investigate various problems arising due to the integration of many clusters of RERs in SSGs.

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)0,001
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations17
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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