Two-Stage Resilience-Oriented Unit Commitment of Transmission Systems Against Severe Windstorms
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a two-stage unit commitment (UC) model to boost the resilient operational planning of transmission systems against upcoming windstorms. UC scheduling, load curtailment, and repair crew dispatch (RCD) are coordinated in two stages to inform all phases of the resilience trapezoid. Transmission line failure probabilities are calculated using the forecasted wind and component fragility curves. In the first stage, a conservativeness-controlled info-gap (CCIG)-based model is proposed to provide cost-robustness tradeoffs for decision-makers by solving the resilient UC (RUC) problem. Given the realized first-stage decisions, a novel UC-integrated RCD (UCRCD) formulation is presented in the second stage, which employs repair crew teams (RCTs) to minimize load curtailment by scheduling the repair of damaged lines during the UC horizon. The model is further developed to incorporate the RCD rescheduling on a rolling-horizon basis as the event progresses through the system and the damage information is updated. The proposed model is tested on the modified IEEE RTS-79 and IEEE RTS-96 test systems, showing its efficacy in providing optimal cost-robustness tradeoffs for mildly, moderately, and seriously conservative decision-makers and updating restoration schemes according to the new damage information. The results are verified using a sequential Monte Carlo (MC) simulation with 2000 scenarios.
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.
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 | 0,001 |
| 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 découle