Joint optimization of location and topology of multi-terminal soft open point in distribution networks
Notice bibliographique
Résumé
The popularization of renewable energy has led to problems including excessive current and voltage violations in distribution networks. Soft open point (SOP) enables real-time continuous active and reactive power regulation to alleviate these problems. However, how many terminals of a SOP should be set, and which feeders should be interconnected with these terminals is a crucial issue. To address this issue and fully utilize the performance of SOP, this paper conducts a comparative study of SOP with different topologies. First, a nonlinear programming (NLP) model to reveal the effect of multi-terminal SOP (MTSOP) in minimizing system losses and voltage deviation is developed. Second, to facilitate the solution, the NLP model is transformed into a second-order cone programming (SOCP) model based on cone relaxation. Finally, validation on the IEEE 33-, 69- and 141-node systems is conducted. MTSOP can reduce the total losses of IEEE 33-, 69- and 141-node systems by up to 23.54 %, 37.98 %, and 28.90 %, respectively. Although SOPs with a large number of terminals have excellent performance, they are difficult to gain an advantage in feasibility. Therefore, it is not necessarily better to have more terminals in an MTSOP which should be determined based on the characteristics of distribution networks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».