AC Multi-Stage Transmission Network Expansion Planning considering a Multi-Voltage Approach
Notice bibliographique
Résumé
Long-term transmission network expansion planning aims to determine where, when and which types of equipment should be installed over a period of time, in order to meet the electric market needs with certain specifications of quality in services at the lowest possible cost. Until now, several methods have been proposed to solve the Static Transmission Network Expansion Planning (STNEP) problem, considering a multi-voltage approach using the DC load flow, however, these solutions may not be feasible when the AC model is used for the operational problem. In this paper a multi-stage model based on the mathematical formulation of the AC load flow is solved, considering a multi-voltage approach, power losses and reactive power compensation. The AC multi-stage transmission network expansion planing problem with multi-voltage approach (MTNEP-MV) was solved by the hybrid meta-heuristic, Differential Evolution (DE) and Continuous Population-Based Incremental Learning (PBILc) algorithm. To evaluate the proposed mathematical formulation Garver 6-bus system was used. The results show that raising the transmission system voltage and considering the MTNEP-MV problem, less transmission lines are required, and also power losses and reactive power compensation needs, are reduced.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».