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Enregistrement W4409794986 · doi:10.61091/jcmcc127b-375

A study on the integrated application of computational methods in low-voltage distributed photovoltaic user regulation and station side-end autonomy strategies

2025· article· en· W4409794986 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueJournal of Combinatorial Mathematics and Combinatorial Computing · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower Systems and Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutonomyPhotovoltaic systemComputer scienceVoltageDistributed computingElectrical engineeringEngineeringPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper follows the active reactive power cooperative control strategy of station voltage autonomy, combines the operation scenarios of the autonomous control strategy within the group, and establishes the reactive power optimization objective function of the low-voltage distribution network to improve the voltage quality and reduce the active loss, which takes into account the installation location of reactive power compensation device, and the constraints include the system power balance constraints and voltage quality constraints.In order to solve the reactive power optimization model of low-voltage distribution network containing distributed photovoltaic, the uniformity of the population distribution of the MPA algorithm is initialized using Bernoulli mapping, the inertia weight function and elite strategy of nonlinear attenuation are introduced to enhance the optimization capability of the MPA algorithm in the iterative process, and the eddy-current and fish aggregation effects are applied to widen the scope of optimization search.The network loss and voltage amplitude of the proposed strategy are analyzed to compare the changes of node voltage, voltage offset, objective function value and branch circuit active loss before and after the voltage autonomous reactive power control of low voltage stations.After adopting the optimization strategy of voltage autonomous reactive power control for LV stations, the branch circuit active loss of LV distribution network decreases with the increase of the proportion of distributed PV, and the branch circuit active loss of LV distribution network can be reduced by up to 60%.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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