Novel Time-Varying Risk-Averse and Risk-Seeker Frameworks for Uncertain Wind Energy Generation in Electric Power Systems
Notice bibliographique
Résumé
To achieve a more reliable strategy for power systems, the stochastic behavior of uncertain parameters should be considered. Numerous frameworks have been proposed to derive robust solutions against uncertain resources. Information Gap Decision Theory (IGDT) has been exploited as a robust approach to address the immunized decision-making variables against uncertainties in the power system operation. The mechanism of this method is based on the radius of uncertainty for the input uncertain parameter. The IGDT has two main disadvantages, firstly, one value for the radius of uncertainty is derived for the different time intervals, which cannot be practical. Secondly, in the Risk Seeker-based IGDT, the limitation of maximum generated power by the Wind Turbine (WT) is not taken into account. To cope with the first drawback, an approach called Weighted-IGDT was proposed for a Micro Grid (MG), on the other hand, this technique is extremely non-linear. Consequently, for large transmission networks, the global optimal solution is not achievable. In contrast, the proposed MILP-based Risk-Averse and Risk-Seeker methodologies fill these gaps. In this paper, the radius of uncertainty is reported for each time interval by the proposed mathematical architecture, for which 24 objectives (radii of uncertainty) have been optimized. Thus, global optimal status can be guaranteed, furthermore, it can be more realistic that the decision-makers have robust conservativeness/opportuneness factor for each hour. Moreover, the accuracy and time efficiency of the proposed framework have been proven by implementing the Monte Carlo Simulation for the IEEE 30-bus power system, as the case study of this paper. The execution times of the proposed RA and RS methods are 724 and 807 seconds respectively with reliable precision, on the other hand, the execution times of these strategies using the MCS are 8629 and 7714 seconds respectively. Furthermore, a similar conclusion has been drawn by implementing the proposed approach on the IEEE 62-bus power 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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».