Enhancing Power Transmission Stability with HVDC Systems During Load Contingencies
Notice bibliographique
Résumé
The transmission network of a power system is important in connecting interactions between the generation and distribution sides.A significant aspect in the power system profile is voltage improvement.This study intends to examine the impact of inserting High Voltage Direct Current (HVDC) on the system's voltage stability, network power losses and power transfer capacity of transmission network under several cases of load contingency.IEEE 57-Bus test system is used for testing the addition of HVDC transmission based on genetic algorithm.Modeling of point-to-point HVDC transmission and multi-terminal HVDC transmission is carried out using the Power System Simulator for Engineering (PSS/E) version 32 Package Program (A collection of computer programs and organized data files called PSS/E software was developed by Siemens PTI to handle the fundamental tasks of power system performance simulation work).The system's performance was compared with and without the HVDC inserted under different loading scenarios: 5%, 10%, and 20% of the total load.The comparative results can show that active power losses at the normal load case are reduced by 55.714% after inserting point to point HVDC topology, and after inserting multi-terminal HVDC topology reduced by 68.214%.Also, the reactive power losses reduce by 55.714% after inserting point to point HVDC topology and after inserting multi-terminal HVDC topology reduced by 66.830% at the same case.The results shown that inserting HVDC Transmission to the system gives better improvement in bus voltage profile and a significant reduction in total network power losses and increase in power transfer capacity of transmission network.The results also showed that multi-terminal HVDC transmission is better in voltage improvement and total power losses reduction when HVDC Transmission is added to the system.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».