MILP Model for Optimal Day-Ahead PDS Scheduling Considering TSO-DSO Interconnection Power Flow Commitment Under Uncertainty
Notice bibliographique
Résumé
We propose a comprehensive framework for the optimal day-ahead scheduling of power distribution systems (PDS), based on a mixed-integer linear programming (MILP) model. The interaction between transmission system operator (TSO) and distribution system operator (DSO) is considered, where TSO informs DSO of the day-ahead forecast concerning the expected power flow (PF) commitment at the TSO-DSO interconnection points and the violation costs. We propose a MILP model to determine the optimal voltage and power settings of distributed energy resources (DERs), such as dispatchable distributed generators and energy storage units and optimal adjustments of capacitor banks controlled by current. The objective function includes the minimization of energy losses, voltage violations, power curtailment of DERs using volt-watt strategy, and violation of TSO-DSO interconnection PF commitment. Furthermore, we propose a method to estimate the degree of uncertainty in the PF commitment. Therefore, the proposed method can help achieve an optimal operation of the distribution system; in addition, the TSO can best model uncertainty at TSO-DSO interface points and thereby procure reduced amounts of resources to address these uncertainties. Numerical results obtained for a system based on real data highlight the several potential applications of the proposed framework.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».