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Enregistrement W4396990228 · doi:10.1016/j.ijhydene.2024.05.024

An efficient hydrogen-based water-power strategy to alleviate the number of transmission switching within smart grid

2024· article· en· W4396990228 sur OpenAlexafffund
Ali Akbarzadeh Niaki, Mohsin Jamil

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Hydrogen Energy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrogrid Control and Optimization
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComputer scienceElectric power systemGridReliability engineeringReliability (semiconductor)Transmission (telecommunications)Electric power transmissionTransmission systemSmart gridCircuit breakerPower (physics)Mathematical optimizationElectrical engineeringTelecommunicationsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main advantage of Transmission Switching (TS) is decreasing the cost function in a power system. Using TS requires a high number of transmission switching in the system, which can cause some problems in the long run. These problems include decreased lifetime and failure of circuit breakers (CBs), higher repair and maintenance costs, line outage, increased probability of load shedding, and lower reliability of the system. In this paper, congestion management is utilized in the unit commitment problem constrained to the security with the TS to decrease the number of switching. This methodology will resolve the mentioned problems and improve the overall security of the system. Besides, a grid-connected water-power package is suggested to make relaxation for the line congestion which results in the alleviation of the transmission switching. The proposed water-power system is restructured regarding the fuel cell based renewable resource considering the hydrogen tank. Indeed, such a restructured system utilizes the water grid to generate the hydrogen and then power with the aim of linking the electrical grid. Also, on the account of being uncertain of some parameters coming in the electrical grid, an uncertainty-based UT function is addressed to handle uncertainty impacts on the grid's performance. To make awareness-raising, we carry out an outage of the generators as a different contingency scenario of the problem. Finally, the introduced model is testified on two 6-bus and 118-bus grids and solved by Bender's decomposition method. The simulations are performed in GAMS software to confirm the introduced approach effectiveness. Inferred from the results that the proposed strategy can help the grid operator lessen the line congestion up to an acceptable level.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,227
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations19
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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