Transmission Network Planning in Super Smart Grids: A Survey
Notice bibliographique
Résumé
For a utility company to reduceCO2emissions along with managing load demands, it must strive for a 100 percent renewable electrical power generation. Europe takes initiatives to achieve this goal by developing a super smart grid (SSG) based on renewable energy resources (RERs) by 2050. The SSG is based on two exclusive alternatives: wide area and decentralized power generation using large number of RERs. Before developing such SSG, there is a need to address the critical issues associated with RERs, i.e., load flow balancing and transients stability. Considering a reliability issue involved with RERs and the random deviations between demand response and generation response patterns, load flow balancing and transient stability become challenging research issues in SSGs. These technical issues are also considered to be more challenging, if an unexpected outage in the form of an occurrence of three phase (L-L-L) faults (TPF) arises in SSGs, due to power quality disturbances. To address this problem, load flow balancing probabilistic modeling is performed in this research paper in order to formulate the complexity of randomness between generation and demand response patterns through transmission network planning (TNP) in the form of a super smart node (SSN) transmission network infrastructure. Moreover, a further optimization in SSN transmission network has been done with the addition of a cooperative control strategies in terms of an integrating vehicle to grid (V2G) technology in SSN transmission network in order to achieve further enhancement in load flow balancing and transient stability in SSGs. Furthermore, as SSGs power infrastructure is based on different clusters, therefore in order to accommodate various clusters for load flow balancing, a continuous spinning reserve (CSRs) probabilistic modeling has also been performed in this paper in terms of its integration in SSN transmission network. Considering above probabilistic analysis, future contingencies are easily predictable, before any kind of disruptive changes arises in a SSGs due an occurrence of a TPF. Moreover, from simulation results as performed in this paper, we can easily verified that our proposed probabilistic algorithm of load flow balancing and transients stability outperforms existing literature work and can also achieved near optimal performance, even for a broad range of variations in load and also in case of an arising of significant power quality disturbances in SSGs due to an occurrence of TPF.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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.
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 ».