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Enregistrement W4391991798 · doi:10.1109/tsg.2024.3368204

Optimal Anti-Icing and De-Icing Coordination Scheme for Resilience Enhancement in Distribution Networks Against Ice Storms

2024· article· en· W4391991798 sur OpenAlexaff
Lu Zhang, Chengyu Li, Mingzhe Wu, Yunwei Li, Yongxiang Cai, Yan Li, Wang Qiang, Wei Tang

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Smart Grid · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIcing and De-icing Technologies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésIcingIcing conditionsStormEnvironmental scienceMeteorologyEngineeringComputer sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ice storms can cause serious damage to power distribution systems, thus the development of effective anti-icing and de-icing strategies is of great significance. In this article, an optimal anti-icing and de-icing coordinated operation scheme is proposed to enhance the resilience of distribution systems against ice storms, which is based on the ice-melting capacity of distribution lines. Firstly, a comprehensive risk analysis for anti-icing and de-icing in ice storms is provided. Then, a novel critical condition for anti-icing initiation is proposed based on the weather forecast deviation and potential load loss in distribution systems. On this basis, the coordinated optimization model for anti-icing and de-icing in distribution networks with intelligent soft open point and energy storage systems is established, aims at minimizing the overall load loss. Considering the double risk of overloading anti-icing and de-icing methods, the power flow limit violation function is used in the optimization model to reasonably allocate the proportion of various risks. Finally, the proposed method is verified in the IEEE 33-node distribution network.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,645
Score d'incertitude au seuil0,667

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,223 · 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 tête enseignante, 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

Citations25
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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