A multi-stage dynamic planning-based optimization method for post-disaster resilience enhancement and flexible resource dispatch of distribution networks in coastal cities
Notice bibliographique
Résumé
The study proposes a multi-stage dynamic resilient recovery strategy based on multiple energy storage to cope with distribution network failures after a disaster in a coastal city, and the postdisaster recovery of the urban distribution network is planned in phases, which is divided into the irst stage of emergency response, the second stage of energy storage recovery and the third stage of economic optimization.Then the post-disaster defense measures of the coastal city are improved by optimizing the recovery strategy.After the calculation example design, the post-disaster recovery and resource scheduling effects of this paper's multi-stage dynamic recovery model are examined through simulation experiments.The multi-stage dynamic recovery model of this paper takes 261 minutes to recover the urban distribution network, which is shorter than the 273 minutes of the traditional recovery model, and the post-disaster resilience is improved.The proposed dispatching scheme based on the multi-stage dynamic recovery model in this paper uses only 13 vehicles, which is the least number of vehicles among all dispatching schemes.The traveling path of mobile emergency resources of this paper's scheme is most consistent with the post-disaster restoration scenario.The combined level of load reactive power and active power restoration of this paper's scheme is optimal.
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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) | 0,001 | 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 ».